您可以使用以下代码创建一个SparkContext：from pyspark import SparkConf, SparkContextconf = SparkConf().setAppName("my_app").setMaster("local")sc = SparkContext(conf=conf)🚼2、读取数据🌈使用SparkContext，您可以读取各种数据源，如文本文件、CSV文件、JSON文件等。以下是一个读取文本文件的示例：text...
scala> val json = sc.textFile("/people.json") json: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = /people.json MapPartitionsRDD[8] at textFile at <console>:24 1. 2. (3)解析json数据 scala> val result = json.map(JSON.parseFull) result: org.apache.spark.rdd.RDD[Option[Any]] = MapPartitionsR...
我们使用RDD.map(~)方法在 RDD 的每个元素上应用自定义函数。 我们的自定义函数将每个 string-encoded JSON 转换为dict。 将PySpark DataFrame 行转换为字符串 JSON 时禁用 unicode 默认情况下,启用 unicode: df.toJSON().first()# use_unicode=True'{"name":"André","age":20}' ...
*调优参数:填写的超参数 JSON 会保存为 /opt/ml/input/config/hyperparameters.json 文件,您的代码需自行解析。 4.资源参数 *框架版本:使用的 Spark 框架版本。 *训练模式:默认为 SPARK 。 *计费模式:有以下两种选择: 按量计费: *Driver 节点算力规格。
spark=SparkSession.builder.appName("to json").getOrCreate()df=spark.createDataFrame(rdd,['id','freq','label'])df.write.csv('data_tocsv',mode='overwrite')df.write.json('dict_tojson',mode='overwrite')df.write.parquet('dict_toparquet',mode='overwrite')df.write.saveAsTable("dict_to...
read.json(file) df.show() 2.4. 读取csv # 先创建csv文件 import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame(np.random.rand(5,5),columns=['a','b','c','d','e']).\ applymap(lambda x: int(x*10)) file=r"D:\hadoop_spark\spark-2.1.0-bin-hadoop2.7\examples\src\main\...
当在Python 中启动 SparkSession 时,PySpark 在后台使用 Py4J 启动 JVM 并创建 Java SparkContext。...GROUPED_MAP UDF是最灵活的,因为它获得一个Pandas数据帧,并允许返回修改的或新的。 4.基本想法 解决方案将非常简单。...将一个给定的Sp...
Python pyspark to_json用法及代码示例本文简要介绍 pyspark.sql.functions.to_json 的用法。 用法: pyspark.sql.functions.to_json(col, options=None) 将包含 StructType、 ArrayType 或MapType 的列转换为 JSON 字符串。如果类型不受支持,则会引发异常。 2.1.0 版中的新函数。 参数: col: Column 或str ...
("dic", from_json(regexp_replace(col("dic"), "'", "\""), MapType(StringType(), StringType()))\ .select("a", "b", explode("dic"))\ .groupBy("a", "b")\ .pivot("key")\ &nb...
5.2 JSON文件 import json data=input.map(lambdax:json.loads(x)) data.filter(lambda x:x["lovesPandas"]).map(lambda x:json.dumps(x)).saveAsTextFile(outputFile) 5.3 逗号分隔值与制表符分隔值 import csv import StringIO def loadRecord(line): input=StringIO.stringIO(line) reader=csv.DictRea...