调用DataFrame的.rdd方法来转换DataFrame为RDD: 使用DataFrame的.rdd属性可以直接将其转换为RDD。 python # 假设df是一个已经存在的DataFrame对象 rdd = df.rdd 这行代码会将df DataFrame转换为一个RDD对象,存储在变量rdd中。 示例代码 下面是一个完整的示例,展示了如何从一些数据创建一个Data
虽然RDD 是 Spark 的基础,但 DataFrame 提供了更高级的 API,尤其适合结构化数据的处理。我们可以使用 UDF(用户自定义函数)在 DataFrame 中实现自定义转换。 3.1 使用 UDF 实现自定义转换 PySpark 允许用户定义 UDF 并在 DataFrame 的转换操作中使用。以下是一个简单的例子: frompyspark.sql.functionsimportudffrompys...
>>> rdd.cache() #会调用persist(MEMORY_ONLY),但是,语句执行到这里,并不会缓存rdd,因为这时rdd还没有被计算生成 >>> print(rdd.count()) #第一次行动操作,触发一次真正从头到尾的计算,这时上面的rdd.cache()才会被执行,把这个rdd放到缓存中 3 >>> print(','.join(rdd.collect())) #第二次行动操作...
我们可以通过多种方式来创建DataFrame,例如从现有的RDD、CSV文件或JSON文件。 # 导入必要的模块frompyspark.sqlimportRow# 创建一个RDDdata=[Row(name='Alice',age=29),Row(name='Bob',age=31)]rdd=spark.sparkContext.parallelize(data)# 创建RDD# 将RDD转换为DataFramedf=spark.createDataFrame(rdd)# 创建DataFr...
DataFrame转Rdd 1frompysparkimportSparkContext,SparkConf2frompyspark.sqlimportSparkSession3spark=SparkSession.builder.appName("boye").getOrCreate()4sc =spark.sparkContext5df = spark.read.json("file:///usr/local/test/01.json")6rdd = df.select("name","age").limit(10).rdd7rdd = rdd.map(...
RDD转变成DataFrame df.toDF(['col1','col2']) DataFrame转变成RDD df.rdd.map(lambda x: (x.001,x.002)) DataFrames常用 Row DataFrame 中的一行。可以访问其中的字段: 类似属性(row.key) 像字典值(row[key]) 查看列名/行数 # 查看有哪些列 ,同pandas df.columns # ['color', 'length'] # 行...
更新@dpangmao 的回答:方法是.rdd。我有兴趣了解 (a) 它是否公开以及 (b) 对性能有何影响。 好吧(a) 是,(b) - 好吧你可以在这里看到有重要的性能影响:必须通过调用mapPartitions创建一个新的 RDD: 在dataframe.py中(注意文件名也改变了(是 sql.py): ...
于是想到了使用DataFrame,通过类sql的group by直接进行实现。 二.解决方案 将rdd直接转为DataFrame。 首先进行配置: SparkSession是Spark SQL的入口 from pyspark import SparkContext, SparkConf from pyspark.sql.session import SparkSession spark_conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Find...
PySpark DataFrame能够通过pyspark.sql.SparkSession.createDataFrame创建,通常通过传递列表(list)、元组(tuples)和字典(dictionaries)的列表和pyspark.sql.Rows,Pandas DataFrame,由此类列表组成的RDD转换。pyspark.sql.SparkSession.createDataFrame接收schema参数指定DataFrame的架构(优化可加速)。省略时,PySpark通过从数据中...
在PySpark中,DataFrame是一种分布式数据集合,类似于传统数据库中的表格。要从DataFrame中选择多列并将其转换为Python列表,你可以使用以下步骤: 选择多列:使用select方法选择你感兴趣的列。 转换为RDD:将DataFrame转换为RDD(弹性分布式数据集)。 映射到列表:使用map操作将每一行转换为你想要的格式,并收集到一...