# 显示读取的数据df.show()# 显示 DataFrame 中的内容# 可以进行一些基本的 DataFrame 操作# 例如:统计表中的记录数量record_count=df.count()# 统计记录数量print(f"Record Count:{record_count}")# 打印记录数量 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 在这里,df.show()用于展示 DataFrame 中的数据,而df.count()...
how=None) 通过指定的表达式将两个DataFrame进行合并 (1.3版本新增) ### 参数: - other --- 被合并的DataFrame - on --- 要合并的列,由列名组成的list,一个表达式(字符串),或一个由列对象组成的list;如果为列名或列名组成的list,那么这些列必须在两个DataFrame中都存在. - how --- 字符串,默认为'inn...
getOrCreate()# spark.sql执行默认是取值Hive表,类型是DataFrame类型spark.sql("use test")df1=spark.sql("select * from emp")# 显示DataFrame有哪些列print(df1.columns)# 删除一列df1.drop('comm').show()# 新增(或替换)一列df1.withColumn('new_comm',df1.sal*0.25).show()# 给列进行重命名df1...
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,...
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...
这类似于插入新数据。使用数据生成器生成现有行程的更新,加载到DataFrame中,并将DataFrame写入hudi表。 # pyspark updates = sc._jvm.org.apache.hudi.QuickstartUtils.convertToStringList(dataGen.generateUpdates(10)) df = spark.read.json(spark.sparkContext.parallelize(updates, 2)) ...
count() # fetch two records to be deleted ds = spark.sql("select uuid, partitionPath from hudi_trips_snapshot").limit(2) # issue deletes hudi_delete_options = { 'hoodie.table.name': tableName, 'hoodie.datasource.write.recordkey.field': 'uuid', 'hoodie.datasource.write.partitionpath...
|count(1)| +---+ | 10| +---+ 查询数据(选取列),分别使用dataframe和sql方式,输出是一摸一样的。 注意如下三个列,在原数据中是没有的: _hoodie_commit_time,数据插入的时间 _hoodie_record_key,主键,原数据集中的uuid列 _hoodie_partition
createDataFrame(data, schema=schema) #将click_time转换为Unix时间戳,以便进行更简单的计算和处理 clickstream_df = clickstream_df.withColumn("click_timestamp", unix_timestamp("click_time")) session_window = Window.partitionBy("user_id").orderBy("click_timestamp") # 使用lag函数获取前一行的点击...
与插入新数据类似,还是使用DataGenerator生成更新数据,然后使用DataFrame写入Hudi表。 代码语言:javascript 复制 # pyspark updates=sc._jvm.org.apache.hudi.QuickstartUtils.convertToStringList(dataGen.generateUpdates(10))df=spark.read.json(spark.sparkContext.parallelize(updates,2))df.write.format("hudi").\...