Cómo convertir DataFrame a RDD en Scala?

Use df.map(row => ...) para convertir el dataframe a un RDD si desea asignar una fila a un elemento RDD diferente. Por ejemplo

df.map(row => (row(1), row(2)))

Le da un RDD emparejado donde la primera columna del df es la clave y la segunda columna del df es el valor.

Estaba buscando mi respuesta y encontré este post.

La respuesta de Jean a absolutamente correcta,añadiendo que "df.rdd " devolverá un RDD [Filas]. Necesito aplicar split () una vez que obtengo RDD. Para eso necesitamos convertir RDD [Row} a RDD [String]

val opt=spark.sql("select tags from cvs").map(x=>x.toString()).rdd

Fro me trabajo método aún más simple:

 // Data frame creation from csv
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
val sacramentoDF = sqlContext.read
  .format("com.databricks.spark.csv")
  .option("header", "true") // Use first line of all files as header
  .option("inferSchema", "true") // Automatically infer data types
  .load("src/main/data/Sacramento.csv")

// RDD creation from Data frame
//-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
val sacramentoRDD = sacramentoDF.rdd