count 统计数量 返回dataframe中row的数量 name|age| id|gender|+---+---+---+---+| ldsx| 12| 1| 男||test1| 20| 1| 女||test2| 26| 1| 男||test3| 19| 1| 女||test4| 51| 1| 女||test5| 13| 1| 男|+---+---+---+---+root |-- name: string (nullable = true)...
12. sparkDataFrame和python变量互转 1. 连接本地spark import pandas as pd from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession \ .builder \ .appName('my_first_app_name') \ .getOrCreate() 2. 创建dataframe #从pandas dataframe创建spark dataframe colors = ['white','green','yellow','red...
spark = SparkSession.builder.appName('my_test').getOrCreate() sc = spark.sparkContext ''' 1.删除重复数据 groupby().count():可以看到数据的重复情况 ''' df = spark.createDataFrame([ # spark.createDataFrame()创建数据 (1, 144.5, 5.9, 33, 'M'), (2, 167.2, 5.4, 45, 'M'), (3, ...
DataFrame的花式操作代码 if __name__ == '__main__': spark = SparkSession.builder.appName('test').getOrCreate() sc = spark.sparkContext # Load a text file and convert each line to a Row. spark = SparkSession.builder.appName('test').getOrCreate() sc = spark.sparkContext # 读取一...
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 = SparkSession.builder.getOrCreate() sp_df=spark.createDataFrame(pd_df) sp_df.rdd.collect() sp_df.sort(sp_df.old.desc()).collect() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 总体而言操作Row一般都为全体操作,取得dataframe一般都是通过spark.sql(sql)直接获取到dataframe,在一些其他...
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...
d3.count() coalesce 设置dataframe分区数量 # 设置dataframe分区数量d3 = d3.coalesce(3)# 获取分区数量d3.rdd.getNumPartitions() collect 拉取数据 当任务提交到集群的时候collect()操作是用来将所有结点中的数据收集到dirver节点,数据量很大慎用防止dirver炸掉。 d3.collect()[Row(name='ldsx', age='12'...
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...
DataFrame通常除数据外还包含一些元数据。例如,列名和行名。 我们可以说DataFrames是二维数据结构,类似于SQL表或电子表格。 DataFrames用于处理大量结构化和半结构化数据 连接本地spark frompyspark.sqlimportSparkSession spark = SparkSession \ .builder \