values() 返回所有值组成的RDD (这是转化操作) keyBy(<func>) 返回的是一个 PairRDD, 该RDD每个元素的 键,是由生成的;而值是原始RDD每个元素#例子rdd=sc.paralleize([1,2,3])New_rdd=rdd.keyBy(lambda x: x*2 + 1)# New_rdd 的结果为 [ (3,1), (5,2), (7,3) ] 函数式转化操作 描述 ...
去重set操作,跟py中的set一样,可以distinct()一下去重,同时也可以.count()计算剩余个数 1 data.select('columns').distinct().show() 随机抽样有两种方式,一种是在HIVE里面查数随机;另一种是在pyspark之中 1 2 3 4 5 #HIVE里面查数随机 sql="select * from data order by rand() limit 2000" #pyspa...
在Pyspark中,可以使用以下方式来实现来自两个不同表数据帧的CountDistinct操作: 首先,需要导入必要的库和模块: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import countDistinct 创建SparkSession对象: 代码语言:txt 复制 spark = SparkSession.builder.appName("CountDis...
fn.count('id').alias('id_count'), fn.countDistinct('id').alias('id_ditinctcount'), fn.count('label').alias('label_count'), fn.countDistinct('label').alias('label_distinctcount'), ).show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. +---+---+---+---+ |id_count|i...
distinct(): 它的作用是找到不重复的元素 crimes.values().distinct().count() values(),keys():返回只由原RDD中的值/键构成的RDD crimes.keys()crimes.values() Actions 1.collect():返回一个数组,这个数组由原RDD中的元素构成。在使用这个方法的时候需要小心,因为它把worker节点的数据移给了驱动程序driver。
num_users = user_fields.map(lambda fields: fields[0]).count() # 统计性别的种类数,distinct()函数用来去重。 num_genders = user_fields.map(lambda fields: fields[2]).distinct().count() # 统计职位种类数 num_occupations = user_fields.map(lambda fields: fields[3]).distinct().count() ...
values 只取出value countByKey countByKey x = sc.parallelize([('B',1),('B',2),('A',3),('A',4),('A',5)]) y = x.countByKey() print(x.collect()) print(y) [('B', 1), ('B', 2), ('A', 3), ('A', 4), ('A', 5)] ...
这个功能特别适合word count,也就是词频统计,再来看一个例子。 >>> words = ["hello mashiro","hello world","hello koishi"]>>> rdd = sc.parallelize(words)>>> # 先进行分隔>>> rdd1 = rdd.flatMap(lambdax: x.split(" "))>>> rdd1.collect()['hello','mashiro','hello','world','hello...
distinct: 去重元素 rdd = sc.parallelize([2, 2, 4, 8, 8, 8, 8, 16, 32, 32]) print("原始数据:", rdd.collect()) print("去重数据:", rdd.distinct().collect()) # 原始数据: [2, 2, 4, 8, 8, 8, 8, 16, 32, 32] # 去重数据: [4, 8, 16, 32, 2] # 5. reduceByKey...
30.pyspark.sql.functions.count(col) 聚合函数:返回组中的项数量。 31.pyspark.sql.functions.countDistinct(col, *cols) 返回一列或多列的去重计数的新列。 >>>l=[('Alice',2),('Bob',5)]>>>df = sqlContext.createDataFrame(l,['name','age'])>>>df.agg(countDistinct(df.age, df.name).ali...