问题出现的原因：用户想要从Spark DataFrame中提取某一列的值，并将其作为一个列表返回。

解决方法：用户可以使用以下代码来实现这个功能：

MyDataFrame.rdd.map(lambda x: x.Raw).collect()

这将返回一个包含列值的列表。如果用户想要返回值的列表而不是Row对象的列表，可以使用以下代码：

MyDataFrame.rdd.map(lambda x: x.Raw).collect()

这将返回一个包含值的列表。如果用户发现这个方法运行得比较慢，可以考虑其他优化方法来提高速度。

问题的原因是作者在使用Apache Spark时，想要将DataFrame的某一列的值转换成一个列表。作者给出了三种不同的方法来解决这个问题。

第一种方法是使用collect()方法将数据收集到Driver端，然后从每条记录中选择元素零。然而，这种方法并不是非常好，因为它将所有的计算负载都放在了Driver上。

为了改进这个方法，作者提出了第二种方法。这种方法使用rdd.map()将计算负载分散到多个Worker上，而不是只在一个Driver上进行计算。

然而，作者认为rdd.map()的写法不够优雅，所以在第三种方法中提出了改进。这种方法是将DataFrame转换为Dataset，并使用map()方法来获取每条记录的第一个元素。由于DataFrame的编码问题，不能直接使用r => r(0)或_(0)，而是需要使用r => r.getString(0)。

最后，作者总结说，虽然这三种方法都可以得到相同的输出，但是第二种和第三种方法更有效和更优雅。作者在Databricks的笔记本中尝试了多种方法，其中第一种方法解决了在集群作业中无法将列表填充的问题。

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问题的原因是想要将Spark的Dataframe中的一列值提取为一个列表，然后使用提取的列表进行后续的处理。在没有进行映射的情况下，直接使用dataFrame.select("YOUR_COLUMN_NAME").collect()只会返回一个包含所有列的Row对象，而不是想要的单个列表。

解决方法是使用dataFrame.select("YOUR_COLUMN_NAME").rdd.map(r => r(0)).collect()进行映射操作。这样可以将每一行的第一个元素提取出来，并将结果以列表的形式返回。但需要注意的是，由于没有指定结果类型，返回的列表类型可能是Any类型。如果想要指定结果类型，可以在映射操作中使用.asInstanceOf[YOUR_TYPE]进行类型转换，例如r => r(0).asInstanceOf[YOUR_TYPE]。

另外，由于Spark自动进行了类型转换，可以省略.rdd部分。而在Spark 2.1.0版本中，使用collect().map(r => r(0))的顺序也可以实现相同的功能，但这种方式可能会慢一些。因为这种解决方案首先在driver上收集所有数据，然后在driver上进行映射（没有使用executor的帮助），只使用了单个driver的处理能力。

如果想要将Spark的Dataframe中的一列值提取为一个列表，可以使用dataFrame.select("YOUR_COLUMN_NAME").rdd.map(r => r(0)).collect()进行映射操作，并根据需要进行类型转换。但需要注意的是，这种解决方案可能会导致性能下降。