在进行任何操作之前,首先需要创建一个SparkSession。SparkSession是 Spark 2.0 引入的,这个类是使用 DataFrame API 的入口。 frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建 SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("Create Table Example")\.getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 创建表的基本方法 在PySpark ...
2. 创建一个数据框 接下来,你需要创建一个数据框(DataFrame),这通常来自 CSV、JSON 文件或其他数据源。 # 创建一个示例数据框data=[("Alice",28),("Bob",30),("Cathy",25)]columns=["Name","Age"]df=spark.createDataFrame(data,schema=columns) 1. 2. 3. 4. 5. 解释:createDataFrame方法用于将原...
PySpark是Spark的PythonAPI,通过Pyspark可以方便地使用 Python编写 Spark 应用程序, 其支持 了Spark 的大部分功能,例如 Spark SQL、DataFrame、Streaming、MLLIB(ML)和 Spark Core。 二、PySpark分布式机器学习 2.1 PySpark机器学习库 Pyspark中支持两个机器学习库:mllib及ml,区别在于ml主要操作的是DataFrame,而mllib操作...
基于pandas DataFrame创建pyspark DataFrame df.toPandas()可以把pyspark DataFrame转换为pandas DataFrame。 df= spark.createDataFrame(rdd, ['name','age'])print(df)# DataFrame[name: string, age: bigint]print(type(df.toPandas()))# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'># 传入pandas DataFrameoutput =...
df=pd.DataFrame(5*[['Sam',1],['Flora',1]],columns=['name','nums'])Spark_df=spark.createDataFrame(df)print(Spark_df.show(10))Spark_df.createOrReplaceTempView("tmp_table")# 注册为视图供SparkSQl使用 sql="""witht1as(selectconcat(name,"_",int(10*rand()))asnew_name,name,nums ...
spark_data = spark.createDataFrame(df) spark_data.createOrReplaceTempView('temp') # read from catalog table spark_data = spark.table("table") 数据表操作 spark dataframe是immutable, 因此每次返回的都是一个新的dataframe (1)列操作 # add a new column ...
创建不输入schema格式的DataFramefrom datetime import datetime, date import pandas as pd from pyspark.sql import Row df = spark.createDataFrame([ Row(a=1, b=2., c='string1', d=date(2000, 1, 1), e=datetime(2000, 1, 1, 12, 0)), Row(a=2, b=3., c='string2', d=date(2000,...
2.createDataFrame 基础语法 SparkSession.createDataFrame(data,schema=None,samplingRatio=None,verifySchema=True) 功能 从一个RDD、列表或pandas dataframe转换创建为一个Spark DataFrame。 参数说明 data:接受类型为[pyspark.rdd.RDD[Any], Iterable[Any], PandasDataFrameLike]。任何类型的SQL数据表示(Row、tuple、in...
PySpark Dataframe 添加新列 为spark dataframe 添加新的列的几种实现 frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sqlimportRow spark= SparkSession.builder.getOrCreate() 测试数据准备 test_data =[ Row(name='China', Population=1439323776, area=960.1),...
意思是写txt文件时dataframe只能有一列,而且必须是string类型。 value = [("alice",), ("bob",)] df = spark.createDataFrame(value, schema="name: string") df.show() df = df.coalesce(1) df.write.text("data_txt") 3.写入json文件 df.write.json("data_json") # 或者 df.write.format("...