def somefunc(value): if value < 3: return 'low' else: return 'high' #convert to a UDF Function by passing in the function and return type of function udfsomefunc = F.udf(somefunc, StringType()) ratings_with_high_low = ratings.withColumn("high_low", udfsomefunc("rating")) ratings...
AI代码解释 df.select(df.age.alias('age_value'),'name') 查询某列为null的行: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from pyspark.sql.functionsimportisnull df=df.filter(isnull("col_a")) 输出list类型,list中每个元素是Row类: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 lis...
6.Replace Column with Another Column Value #Replace column with another columnfrompyspark.sql.functionsimportexpr df = spark.createDataFrame( [("ABCDE_XYZ","XYZ","FGH")], ("col1","col2","col3") ) df.withColumn("new_column", expr("regexp_replace(col1, col2, col3)") .alias("repl...
转到Windows 的开始按钮,搜索“为您的帐户编辑环境变量”让我们继续为 winutils 创建一个新的环境变量,并为其分配路径。单击 new,创建一个名为 HADOOP_HOME 的新变量,并在变量值占位符中传递文件夹的路径(D:/spark/spark_unzipped)。 我们对 spark 变量重复相同的过程,创建一个名为 SPARK_HOME 的新变量,并在变...
通过使用expr() 和regexp_replace()可以用另一个 DataFrame column 中的值替换列值。 df = spark.createDataFrame( [("ABCDE_XYZ", "XYZ","FGH")], ("col1", "col2","col3")) df.withColumn( "new_column", F.expr("regexp_replace(col1, col2, col3)").alias("replaced_value")).show()...
from pyspark.sql import functions as f def generate_udf(constant_var): def test(col1, col2): if col1 == col2: return col1 else: return constant_var return f.udf(test, StringType()) df.withColumn('new_column',generate_udf('default_value')(f.col('userID'), f.col('movieID'))...
这个类主要是重写了 newWriterThread 这个方法,使用了 ArrowWriter 向 socket 发送数据: valarrowWriter=ArrowWriter.create(root)valwriter=newArrowStreamWriter(root,null,dataOut)writer.start()while(inputIterator.hasNext){valnextBatch=inputIterator.next()while(nextBatch.hasNext){arrowWriter.write(nextBatch....
(); 默认是asc 23、 unionAll(other:Dataframe) 合并 df.unionAll(ds).show(); 24、 withColumnRenamed(existingName: String, newName: String) 修改列表 df.withColumnRenamed("name","names").show(); 25、 withColumn(colName: String, col: Column) 增加一列 df.withColumn("aa",df("name")).show...
这里env.createPythonWorker 会通过 PythonWorkerFactory(core/src/main/scala/org/apache/spark/api/python/PythonWorkerFactory.scala)去启动 Python 进程。Executor 端启动 Python 子进程后,会创建一个 socket 与 Python 建立连接。所有 RDD 的数据都要序列化后,通过 socket 发送,而结果数据需要同样的方式序列化传回...
(self, path, inputFormatClass, keyClass, valueClass, keyConverter=None,valueConverter=None, conf=None, batchSize=0):jconf = self._dictToJavaMap(conf)jrdd = self._jvm.PythonRDD.newAPIHadoopFile(self._jsc, path, inputFormatClass, keyClass,valueClass, keyConverter, valueConverter,jconf, ...