创建一个Row: from pyspark.sql import * Person = Row("name", "age") Person("Alice", 11) 1. 2. 3. 1.asDict Row.asDict(recursive: bool = False) → Dict[str, Any] 1. DataFrame和dict可以互相转化,故Row转换为单个dict也容易理解。 Row(name="Alice", age=11).asDict() == {'name'...
Row(value='# Apache Spark') 现在,我们可以通过以下方式计算包含单词Spark的行数: lines_with_spark = text_file.filter(text_file.value.contains("Spark")) 在这里,我们使用filter()函数过滤了行,并在filter()函数内部指定了text_file_value.contains包含单词"Spark",然后将这些结果放入了lines_with_spark变量...
4. 查找指定key的value 最后,我们可以通过指定key来查找对应的value。 # 查找指定key的valueresult=selected_data.filter(selected_data["key1"]=="value1").collect() 1. 2. 类图 让我们来看一下整个过程的类图。 SparkSessionappNamegetOrCreate()DataFrameselect()filter()collect()Row 总结 通过上述步骤,你...
write(0, i, column_names[i]) # 向构建好字段的excel表写入所有的数据记录 row_count = 200 # 付费总次数(天) pay_dimension_cnt = "pay_cnt" # 付费总金额(天) pay_dimension_amt = "pay_amt" for i in range(0, row_count, 2): # 随机时间(一个月内) random_ftime = random.randint(...
spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING) USING hive")spark.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'data/kv1.txt' INTO TABLE src")df=spark.sql("SELECT key, value FROM src WHERE key < 10 ORDER BY key")df.show(5)#5.2读取mysql数据 ...
[Row(value=1)]>>> spark.createDataFrame(rdd,"boolean").collect() Traceback (most recent call last): ... Py4JJavaError: ... SparkSession.sql: 使用sql 方法返回的是 df 例如: >>> df.createOrReplaceTempView("table1")>>> df2 = spark.sql("SELECT field1 AS f1, field2 as f2 from ta...
# 以row列表的形式返回所有记录,仅支持小量数据,大量数据可能会造成内存溢出; # 将所有数据全部导入到本地,返回一个Array对象; traffic.collect() 查看列名 traffic.columns traffic.dtypes 持久化 使用默认存储级别(MEMORY_AND_DISK)持久保存DataFrame;
示例二 from pyspark.sql import Row from pyspark.sql.functions import explode eDF = spark.createDataFrame([Row( a=1, intlist=[1, 2, 3], mapfield={"a": "b"})]) eDF.select(explode(eDF.intlist).alias("anInt")).show() +---+ |anInt| +---+ | 1| | 2| | 3| +---+ isin...
---> 1 results5 = spark.sql("SELECT appl_stock.Open appl_stock.CloseFROM appl_stockWHERE appl_stock.Close < 500") ~/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/python/pyspark/sql/session.py in sql(self, sqlQuery) 539 [Row(f1=1, f2=u'row1'), Row(f1=2, f2=u'row2'), Row(f1=3, f2=u'row...
import SparkConf,SparkContextfrom pyspark.sql import SparkSessionimport jsonimport pandas as pdimport numpy as npimport osfrom pyspark.sql import SQLContextfrom pyspark.sql import Rowfrom pyspark.sql.types import DoubleType,IntegerType,StringType,DateType,StructType,StructField#from common_value import ...