可以使用Pyspark中的DataFrame作为数据源。 步骤二:数据加载 接下来,需要加载数据源并创建一个DataFrame对象。假设我们的数据源是一个CSV文件,我们可以这样加载数据: # 导入Pyspark库frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建SparkSession对象spark=SparkSession.builder.appName("sample_example").getOrCreate()# 加载CSV文...
jstr3 = u'{"header":{"id":43256,"foo":"foobaz"},"body":{"id":20192,"name":"bazbar","sub_json":{"id":39283,"sub_sub_json":{"col1":50,"col2":"another thing"}}}' df = sql_context.createDataFrame([Row(json=jstr1),Row(json=jstr2),Row(json=jstr3)]) 我尝试使用json....
2. 创建一个 Sample DataFrame 我们将创建一个示例 DataFrame 来演示我们的后续操作。 frompyspark.sqlimportRow# 创建示例数据data=[Row(id=1,value=10),Row(id=2,value=20),Row(id=3,value=30)]# 创建 DataFramedf=spark.createDataFrame(data)# 显示 DataFrame 内容df.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. ...
df = spark.createDataFrame([ (2, "Alice"), (5, "Bob")], schema=["age", "name"])df.show()+---+---+|age| name|+---+---+| 2|Alice|| 5| Bob|+---+---+df.selectExpr('age * 2','age+2').show()+---+---+|(age * 2)|(age + 2)|+---+---+| 4| 4|| ...
.getOrCreate() ## 获取或者新建一个 sparkSession #spark master URL. 本地为local, “local[4]” 本地4核, # or “spark://master:7077” to run on a Spark standalone cluster 创建DataFrame 有了SparkSession, DataFrame可以从已有的RDD, Hive table, 或者其他spark的数据源进行创建 ...
1.val df = spark.createDataFrame( 2. Seq((0, 1.0, 3.0), (2, 2.0, 5.0))).toDF("id", "v1", "v2") 3. 4.val sqlTrans = new SQLTransformer().setStatement( 5. "SELECT *, (v1 + v2) AS v3, (v1 * v2) AS v4 FROM __THIS__") 6. 7.sqlTrans.transform(df) (7)Vector...
2、dataframe 样本抽样 data_all.sample(False, 0.5, 1000).count() 3、条件过滤 data_all.filter("label >= 1").count() 4、注册为临时表,再使用spark.sql 对dataframe进行操作 res = predictions.select("user_log_acct", split_udf('probability').alias('probability')) ...
6.1 distinct:返回一个不包含重复记录的DataFrame 6.2 dropDuplicates:根据指定字段去重 --- 7、 格式转换 --- pandas-spark.dataframe互转 转化为RDD --- 8、SQL操作 --- --- 9、读写csv --- 延伸一:去除两个表重复的内容 参考文献 1、--
Spark 中的核心概念是 RDD,它类似于 pandas DataFrame,或 Python 字典或列表。这是 Spark 用来在基础设施上存储大量数据的一种方式。RDD 与存储在本地内存中的内容(如 pandas DataFrame)的关键区别在于,RDD 分布在许多机器上,但看起来像一个统一的数据集。这意味着,如果您有大量数据要并行操作,您可以将其放入 RD...
itertuples(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为元祖，可以通过row[name]对元素进行访问，比iterrows...