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...
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...
请注意,所有这些现在都由 PySpark 支持,并且我们正在使用 Spark 的功能来操作这个包含 100 个项目的列表。 现在让我们在list_rdd中使用reduce函数,或者在 RDDs 中一般使用,来演示我们可以用 PySpark 的 RDDs 做什么。我们将两个参数函数应用为匿名的lambda函数到reduce调用如下: list_rdd.reduce(lambdaa, b: a+...
上图中的数据是一个parallelize,即为一个rdd结构的list值,其运算基本符合numpy的运算结构,map的每次运算都会取出一个元素进行计算;另外除了parallelize之外pyspark还提供了dataframe结构,这一结构在进行map运算时需要先转化成rdd,然后按照每次一行的结构将数据传入到map中进行运算,map中用lambda函数对每行进行深度计算,每行...
19.pyspark.sql.functions.countDistinct(col, *cols) 20.pyspark.sql.functions.current_date() 21.pyspark.sql.functions.current_timestamp() 22.pyspark.sql.functions.date_add(start, days) 23.pyspark.sql.functions.date_format(date, format) 24.pyspark.sql.functions.date_sub(start, days) 25.pyspark...
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" ...
pyspark.sql.functions.collect_list(col) #返回重复对象的列表。 pyspark.sql.functions.collect_set(col) #返回一组消除重复元素的对象。 pyspark.sql.functions.count(col) #返回组中的项数量。 pyspark.sql.functions.countDistinct(col, *cols) #返回一列或多列的去重计数的新列。 pyspark.sql.functions....
## 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 ...
Next, we will use thedistinct()method to get a column with distinct values. Finally, we will use thecount()method to count distinct values in the column. You can observe this in the following example. import pyspark.sql as ps spark = ps.SparkSession.builder \ ...
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") ...