df =spark.createDataFrame(df_1)print(df.show()) 3. 将DataFrame数据转成table:registerDataFrameAsTable rows_data = hive_text.registerDataFrameAsTable(df, tableName='table_moment')#生成虚拟表,设置表名data_2 = hive_text.sql("select * from table_moment")#执行sql语句print(data_2.take(2))print...
意思是写txt文件时dataframe只能有一列,而且必须是string类型。 value = [("alice",), ("bob",)] df = spark.createDataFrame(value, schema="name: string") df.show() df = df.coalesce(1) df.write.text("data_txt") 3.写入json文件 df.write.json("data_json") # 或者 df.write.format("...
SQLContext使用: 1.简单的解析器(Scala语言写的SQL解析器)比如: (1)在半结构化的文件里面使用SQL查询时,是用这个解析器解析的。 (2)访问(半)结构化文件的时候,通过sqlContext使用schema,类生成DataFrame,然后DataFrame注册为表时,registerTempTable(注册临时表)然后从这个表里面进行查询时,即使用的简单的解析器。 s...
01 PySpark SQL简介 前文提到,Spark是大数据生态圈中的一个快速分布式计算引擎,支持多种应用场景。例如Spark core中的RDD是最为核心的数据抽象,定位是替代传统的MapReduce计算框架;SQL是基于RDD的一个新的组件,集成了关系型数据库和数仓的主要功能,基本数据抽象是DataFrame,与pandas.DataFrame极为相近,适用于体量中等的...
我们通过使用Spark SQL来处理数据,会让我们更加地熟悉,比如可以用SQL语句、用SparkDataFrame的API或者Datasets API,我们可以按照需求随心转换,通过SparkDataFrame API 和 SQL 写的逻辑,会被Spark优化器Catalyst自动优化成RDD,即便写得不好也可能运行得很快(如果是直接写RDD可能就挂了哈哈)。
dbtable=sql, user=‘root’, password=‘123456’ ).load() df.show() 2.6. 从pandas.dataframe创建 如果不指定schema则用pandas的列名 df = pd.DataFrame(np.random.random((4,4))) spark_df = spark.createDataFrame (df,schema=[‘a’,‘b’,‘c’,‘d’]) 2.7. 从列式存储的parquet读取 读取...
6.从pandas dataframe创建DataFrame 7.RDD与DataFrame的转换 DataFrames常用 Row 查看列名/行数 统计频繁项目 select选择和切片筛选 选择几列 多列选择和切片 between 范围选择 联合筛选 filter运行类SQL where方法的SQL 直接使用SQL语法 新增、修改列 lit新增一列常量 聚合后修改 cast修改列数据类型 排序 混合排序 ord...
在使用PySpark的SparkSQL读取HDFS的文本文件创建DataFrame时,在做数据类型转换时会出现一些异常,如下: 1.在设置Schema字段类型为DoubleType,抛“name 'DoubleType' is not defined”异常; 2.将读取的数据字段转换为DoubleType类型时抛“Double Type can not accept object u'23' in type <type 'unicode'>”异常;...
我试图在pyspark中连接两个数据帧,但将一个表作为数组列连接到另一个表。 例如,对于这些表: from pyspark.sql import Row df1 = spark.createDataFrame([ Row(a = 1, b = 'C', c = 26, d = 'abc'), Row(a = 1, b = 'C', c = 27, d = 'def'), ...
在使用toPandas()將 PySpark DataFrame 轉換成 pandas DataFrame,以及使用createDataFrame(pandas_df)從 pandas DataFrame 建立 PySpark DataFrame 的過程中,可以利用 Arrow 作為優化工具。 若要針對這些方法使用 Arrow,請將Spark 組態spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled設定為true。 預設會啟用此組態,但對於已啟用...