如何使用spark scala将数据帧转换为RDD并存储在cassandra中

如何将数据帧转换为RDD并将其存储在Spark Scala中的Cassandra中。 考虑下面的例子，

emp_id| emp_city|emp_name

 1|Hyderabad| ram
 4| Banglore| deeksha

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这里我仅使用3列作为示例，但实际上我需要处理18列。

您可以直接保存DF，而无需转换为RDD

df.write.format("org.apache.spark.sql.cassandra").options(Map( "table" -> "employee", "keyspace" -> "emp_data")).save()

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谢谢。

您好，谢谢，我已经尝试过这个选项，它可以很好地处理上面这样的简单表，但是我几乎没有时间戳列和空值。当我尝试使用此选项时，其给出的错误是java.lang.IllegalArgumentException:requirement failed:Invalid row size:18而不是17。您好，有关此问题的详细信息，请查找以下链接：