当Delta表作为流源时,可以通过以下步骤进行处理: 导入必要的库和模块: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession from delta.tables import DeltaTable 创建SparkSession对象: 代码语言:txt 复制 spark = SparkSession.builder.appName("Delta Stream Source").getOrCreate() 读取Delta表作为流源: ...
在Spark 3中,Delta Lake被集成到了Spark的核心库中,使得在Spark中使用Delta Lake更加方便。 下面是一个使用Delta Lake的示例代码: fromdeltaimportDeltaTable deltaTable=DeltaTable.forPath(spark,"data.delta")deltaTable.update("age > 30",{"age":"age + 1"})deltaTable.toDF().show() 1. 2. 3. 4....
builder.appName("example").getOrCreate() # 创建一个示例DataFrame data = [("Alice", 1), ("Bob", 2), ("Cathy", 3)] columns = ["name", "age"] df = spark.createDataFrame(data, columns) # 使用withColumn更新列值 df_updated = df.withColumn("age", col("age") + 1) # 将年龄增...
() ; dropDuplicates() ; withColumnRenamed() ; printSchema() ; columns ; describe() # SQL 查询 ## 由于sql无法直接对DataFrame进行查询,需要先建立一张临时表 df.createOrReplaceTempView("table") query='select x1,x2 from table where x3>20' df_2=spark.sql(query) #查询所得的df_2是一个...
&& yum install -y deltarpm#更新pip版本。RUN pip install --upgrade pip 构建镜像并运行容器。 在Dockerfile文件所在路径下,执行如下命令。 sudo docker build -t python-centos:3.7 . sudo docker run -itd --name python3.7 python-centos:3.7
from pyspark.sql import SparkSession if __name__ == '__main__': spark = SparkSession.builder.appName("spark sql").getOrCreate() spark.sql("DROP TABLE IF EXISTS spark_sql_test_table") spark.sql("CREATE TABLE spark_sql_test_table(name STRING, num BIGINT)") spark.sql("INSERT INTO...
在DataWorks上運行PySpark作業的最佳實務,DataWorks:PySpark可直接調用Python的API運行Spark作業,PySpark作業需在特定Python環境中運行。EMR預設支援使用Python,若EMR支援的Python版本無法運行PySpark作業,則您可參考本實踐配置可用的Python環境並在DataWorks上運行PyS
frompyspark.sqlimportSparkSessionif__name__ =='__main__': spark = SparkSession.builder.appName("spark sql").getOrCreate() spark.sql("DROP TABLE IF EXISTS spark_sql_test_table") spark.sql("CREATE TABLE spark_sql_test_table(name STRING, num BIGINT)") spark.sql("INSERT INTO spark_sql...
df.write.saveAsTable(name='db_name.table_name',format='delta') 四,DataFrame操作 DataFrame等价于Spark SQL中的关系表, 1,常规操作 从parquet 文件中读取数据,返回一个DataFrame对象: people = spark.read.parquet("...") 从DataFrame对象返回一列: ...
根據預設,Azure Databricks 會針對所有數據表使用 Delta Lake 格式。 若要儲存 DataFrame,您必須擁有CREATE目錄和架構的數據表許可權。 下列範例會將 DataFrame 的內容儲存至名為 的us_cities資料表: Python df.write.saveAsTable("us_cities") 大部分的Spark應用程式都以分散式方式處理大型數據集。 Spark 會寫出檔...