if condition1: # condition1为True 执行statement_block_1 statement_block_1 elif condition2: # condition2为True 执行statement_block_2 statement_block_2 else: # 都不是的话执行 statement_block_3 statement_block_3 1. 2. 3. 4.
要在PySpark中使用多个正则表达式模式,可以使用when函数结合多个regexp_replace函数来实现。when函数用于根据条件进行选择,类似于if-else语句。它的语法如下: 代码语言:txt 复制 when(condition, value) 其中,condition是一个条件表达式,value是满足条件时返回的值。 下面是一个示例代码,演示如何在PySpark中使用多个正则表...
hadoop fs -test -e hdfs://search-offline/user/stat/xxx/${date} if [ $? -eq 0 ] ;then echo 'exist' else python check_pr_dist.py --day ${date} hdfs dfs -get hdfs://search-offline/user/stat/xxx/${date}/*.csv data #将hdfs文件拉取到本地 fi done 1. 2. 3. 4. 5. 6. ...
//不断读取用户输入的值 float num=input.nextFloat();//强制转换为浮点数 if(num==0){ //如果用户输入-0,则输出0 System.out.println(“绝对值为...”+0); } else if(num>0){ System.out.println(“绝对值为”+n...
本书将帮助您实施一些实用和经过验证的技术,以改进 Apache Spark 中的编程和管理方面。您不仅将学习如何使用 Spark 和 Python API 来创建高性能的大数据分析,还将发现测试、保护和并行化 Spark 作业的技术。 本书涵盖了 PySpark 的安装和设置、RDD 操作、大数据清理和整理,以及将数据聚合和总结为有用报告。您将学习...
from pyspark.sql import types as stdef ratio(a, b): if a is None or b is None or b == 0: r = -1.0 else: r = 1.0 * a / b return r col_ratio = udf(ratio, st.DoubleType()) df_udf = df.withColumn("ratio", col_ratio(df.age, df.height)) print df_udf.show() """...
像SQL那样打印列表前20元素,show函数内可用int类型指定要打印的行数: 1 2 df.show() df.show(30) 以树的形式打印概要: 1 df.printSchema() 获取头几行到本地: 1 2 list=df.head(3)# Example: [Row(a=1, b=1), Row(a=2, b=2), ... ...] ...
from pyspark.sql.functions import udf from pyspark.sql.types import StringType import datetime # 定义一个 udf 函数 def today(day): if day==None: return datetime.datetime.fromtimestamp(int(time.time())).strftime('%Y-%m-%d') else: return day udfday = udf(today, StringType()) sdf.withCo...
使用pyspark检查数据框的所有列中是否存在大于零的值data.select([count(when(isnan(c), c)).alias(...
from pyspark.sql.functions import udf def cate(label, feature_list): if feature_list == 0: return label[4] label_list = ["Great", "Good", "OK", "Please Move", "Dead"] udf_score=udf(cate, StringType()) a.withColumn("category", udf_score(label_list,a["distances"])).show(10)...