>>> rdd2.flatMap(lambda r: [r[0], ] * (ord(r[0]) - ord('a'))).collect() ['b', 'c', 'c', 'c', 'c', 'c', 'c'] 1. 2. 3. 4. 5. mapPartition mapPartitons 是以每个分区为单位进行映射 也就是我们在上面看到的分区中的每个part文件是一个基本的映射单位。 为什么要有...
--- 4.3 apply 函数 --- --- 4.4 【Map和Reduce应用】返回类型seqRDDs --- --- 5、删除 --- --- 6、去重 --- 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...
repartitionedif`n_partitions`is passed.:param df:pyspark.sql.DataFrame:param n_partitions:int or None:return:pandas.DataFrame"""ifn_partitions is not None:df=df.repartition(n_partitions)df_pand=df.rdd.mapPartitions(_map_to_pandas).collect()df_pand=pd.concat(df_pand)df_pand.columns=df.colum...
五、map/mapPartitions(遍历操作) 这两个函数在之前在第一篇文章已经详细讲述了,这里在作扩展: map map可以对每个RDD内的元素进行逐个操作,一般可以用来生成Pair RDD赋予每个值Key,从而进行groupby或者直接进行partitionby。 sp_df.rdd.map(lambda x: (x.linkid, x)) 1. 实现DataFrame的groupby操作。 mapPartitions...
示例二 from pyspark.sql import Row from pyspark.sql.functions import explode eDF = spark.createDataFrame([Row( a=1, intlist=[1, 2, 3], mapfield={"a": "b"})]) eDF.select(explode(eDF.intlist).alias("anInt")).show() +---+ |anInt| +---+ | 1| | 2| | 3| +---+ isin...
0 2 30 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>+---+---+| id|age|+---+---+| 1| 21|+---+---+ maplnArrow 迭代处理 该函数应采用pyarrow的迭代器 import pyarrow df = spark.createDataFrame([(1, 21), (2, 30)], ("id", "age"))def filter_func(iterator): for batch in ...
dataframe列数据的拆分 zipWithIndex:给每个元素生成一个索引 排序首先基于分区索引,然后是每个分区内的项目顺序.因此,第一个分区中的第一个item索引为0,最后一个分区中的最后一个item的索引最大.当RDD包含多个分区时此方法需要触发spark作业. first_row = df.first() ...
repartition(100) # 减少并行度 less_partitions = my_rdd.coalesce(10) 使用合适的数据结构和算法 在PySpark中,选择合适的数据结构和算法对性能至关重要。例如,使用DataFrame而不是RDD可以提高性能,因为DataFrame在Spark中进行了更多优化。此外,使用Spark SQL或DataFrame API中的内置函数通常比使用Python内置函数更高效...
pyspark读写dataframe 1. 连接spark 2. 创建dataframe 2.1. 从变量创建 2.2. 从变量创建 2.3. 读取json 2.4. 读取csv 2.5. 读取MySQL 2.6. 从pandas.dataframe创建 2.7. 从列式存储的parquet读取 2.8. 从hive读取 2.9.从hdfs读取 3. 保存数据 3.1. 写到csv 3.2. 保存到parquet 3.3. 写到hive 3.4. ...
df.foreachPartition(f) 或者 df.rdd.foreachPartition(f) 【Map和Reduce应用】返回类型seqRDDs df.map(func) df.reduce(func) 解决toDF()跑出First 100 rows类型无法确定的异常,可以采用将Row内每个元素都统一转格式,或者判断格式处理的方法,解决包含None类型时转换成DataFrame出错的问题: ...