在上述代码中,我们首先使用 groupBy 对 DataFrame 进行分组,按照 “groupColumn” 列的值进行分组。然后,通过 agg 函数对每个组进行聚合操作,使用 collect_list 函数来收集 “valueColumn” 列的值到一个列表中。最后,使用 alias 方法给聚合结果的列表列起名为 “listValues”,并通过 show 方法展示聚合结果。使用col...
我需要计算大量列(>20,000)的不同值。我现在使用pyspark.sql.functions.approxCountDistinct()来获得每个列的不同计数的近似值。在此之后,如果不同的计数低于某个阈值(如10),则需要值。我有一个循环来完成这个任务。distinct_values_list[cname] = df.select(cname).distinct().collect() 它非常慢,因为大多数...
from pyspark.sql import SparkSession myspark = SparkSession.builder \ .appName('compute_customer_age') \ .config('spark.executor.memory','2g') \ .enableHiveSupport() \ .getOrCreate() sql = """ SELECT id as customer_id,name, register_date FROM [db_name].[hive_table_name] limit 100...
rdd中的key和value都是以元素(key,value)的形式存在的 print((device_rdd.keys().collect())) # 获取所有的key print((device_rdd.values().collect())) # 获取所有的value print(device_rdd.lookup('8')) # 根据key,查找value,action行为,返回list # 排序函数 count_rdd=device_rdd.sortByKey(ascending...
.builder().master("local[2]").getOrCreate().sparkContext test("RDD should be immutable") { //given val data = spark.makeRDD(0to5) 任何命令行输入或输出都以以下方式编写: total_duration/(normal_data.count()) 粗体:表示一个新术语、一个重要词或屏幕上看到的词。例如,菜单或对话框中的词会以...
Use the spark.table() method with the argument "flights" to create a DataFrame containing the values of the flights table in the .catalog. Save it as flights. Show the head of flights using flights.show(). The column air_time contains the duration of the flight in minutes. Update flights...
去重set操作,跟py中的set一样,可以distinct()一下去重,同时也可以.count()计算剩余个数 1 data.select('columns').distinct().show() 随机抽样有两种方式,一种是在HIVE里面查数随机;另一种是在pyspark之中 1 2 3 4 5 #HIVE里面查数随机 sql="select * from data order by rand() limit 2000" ...
5)distinct():用于去重,没有参数; 6)join():将两两具有相同key的元素的值,组成一个tuple作为这个key的value; 左连接: print(kvRDD1.leftOuterJoin(kvRDD2).collect()) 右链接: print(kvRDD1.rightOuterJoin(kvRDD2).collect()) 7)RDD1.union(RDD2):求两个RDD对象的所有元素的并,不去掉重复元素; ...
## Initial checkimportfindsparkfindspark.init()importpysparkfrompyspark.sqlimportSparkSessionspark=SparkSession.builder.appName("Data_Wrangling").getOrCreate() SparkSession是进入点,并且将PySpark代码连接到Spark集群中。默认情况下,用于执行代码的所有节点处于cluster mode中 ...
distinctDF.show(truncate=False) # Using dropDuplicates() dropDisDF = df.dropDuplicates(["department","salary"]) dropDisDF.show(truncate=False) # Using dropDuplicates() on single column dropDisDF = df.dropDuplicates(["salary"]).select("salary") ...