flatMapValues是先对数据进行mapValues操作,然后对其返回的结果进行flatMap操作。在flatMap操作阶段,先将key值和value值的每个元素一一对应形成新的键值队[(key, values[0]), ..., (key, values[-1])]。 data_example = list({"山东": ["山东煎饼", "烟台苹果", "莱阳梨", "
PySpark FlatMap is a transformation operation in PySpark RDD/Data frame model that is used function over each and every element in the PySpark data model. It is applied to each element of RDD and the return is a new RDD. This transformation function takes all the elements from the RDD and...
pyspark flatMap 去重 pyspark mappartitions 今天也要努力学习 map与mapPartitions 两者的主要区别是作用对象不一样:map的输入变换函数是应用于RDD中每个元素,而mapPartitions的输入函数是应用于每个分区。 假设一个rdd有10个元素,分成3个分区。如果使用map方法,map中的输入函数会被调用10次;而使用mapPartitions方法的话,...
🌀功能:Return a new RDD by first applying a function to all elements of this RDD, and then flattening the results. 首先将函数作用于RDD中的每个元素,然后将结果展平,以返回新的RDD。 ☀️语法 >>> rdd = sc.parallelize([2, 3, 4]) >>> rdd.flatMap(lambda x: range(1, x)).collect...
rdd2=rdd.flatMap(lambda element:element.split(" ")) 二、代码示例 - RDD#flatMap 方法 代码示例 : 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 """ PySpark 数据处理""" # 导入 PySpark 相关包 from pysparkimportSparkConf,SparkContext ...
本文简要介绍 pyspark.RDD.flatMap 的用法。 用法: RDD.flatMap(f, preservesPartitioning=False)通过首先对该 RDD 的所有元素应用一个函数,然后将结果展平,返回一个新的 RDD。例子:>>> rdd = sc.parallelize([2, 3, 4]) >>> sorted(rdd.flatMap(lambda x: range(1, x)).collect()) [1, 1, 1,...
zlbingo 随笔- 45文章 - 1评论 - 0阅读 -15856 昵称:zlbingo 园龄:4年5个月 粉丝:3 关注:1 +加关注 <2025年6月> 日一二三四五六 1234567 891011121314 15161718192021 22232425262728 293012345 6789101112
pyspark.StorageLevel: 数据存储级别。有内存(MEMORY_ONLY),磁盘(DISK_ONLY),内存+磁盘(MEMORY_AND_DISK)等。 pyspark.sql.SQLContext:是SparkSQL功能的主入口。可用于创建DataFrame,注册DataFrame为一张表,表上执行SQL等。 pyspark.sql.DataFrame:分布式数据集。DataFrame等效于SparkSQL中的关系表,可被SQLContext中的方...
("PySpark 101") print("使用 map 进行 RDD 转换") spark = SparkSession \ .builder \ .appName("使用 map 进行 RDD 转换") \ .master('local[*]') \ .enableHiveSupport() \ .getOrCreate() py_number_list = ["1, 2, 3, 4, 5", "6, 7, 8, 9, 10", "11, 12, 13, 14, 15"...
pyspark.StorageLevel: 数据存储级别。有内存(MEMORY_ONLY),磁盘(DISK_ONLY),内存+磁盘(MEMORY_AND_DISK)等。 pyspark.sql.SQLContext:是SparkSQL功能的主入口。可用于创建DataFrame,注册DataFrame为一张表,表上执行SQL等。 pyspark.sql.DataFrame:分布式数据集。DataFrame等效于SparkSQL中的关系表,可被SQLContext中的方...