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...
# spark is an existing SparkSessiondf = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json")# Displays the content of the DataFrame to stdoutdf.show()#+---+---+#| age| name|#+---+---+#+null|Jackson|#| 30| Martin|#| 19| Melvin|#+---|---| 与pandas 或 R 一样,read...
spark.sparkContext.getConf().getAll() path = "data/sparkify_log_small.json" user_log = spark.read.json(path) user_log.printSchema() user_log.describe() user_log.show(n=1) # 取数据的前5条 user_log.take(5) out_path = "data/sparkify_log_small.csv" user_log.write.save(out_path,...
数据可以来自各种来源,例如文件系统、数据库、实时流等。PySpark支持各种数据源的读取,如文本文件、CSV、JSON、Parquet等。我们可以使用PySpark提供的API读取数据并将其转换为Spark的分布式数据结构RDD(弹性分布式数据集)或DataFrame。 示例代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from pyspark.sqlimport...
同理:在保存文件时也可以先试用toPandas方法,再使用pandas中的to_csv方法,更为方便。 1. 使用sparksession中的方法进行读取json与csv文件: AI检测代码解析 df_sparksession_read = spark.read.csv(r"E: \数据\欺诈数据集\PS_7_log.csv",header=True) df_sparksession_read.show(10) 或: df_sparksession_...
,'easy']"); System.out.println("testJsonStrToJSON---jsonArray---" + jsonArray); }...(); map.put("name", "json"); map.put("bool", Boolean.TRUE); map.put("int", new...字符串转换为对象 * @throws Exception */ public void testJSONToObject() throws Exception { String json ...
print(df1.toJSON().collect()) print(df1.toJSON().map(lambda str_json: json.loads(str_json)).collect()) ['{"objectid":5,"$geometry":{"x":106.36697069600007,"y":37.85252578200004}}'] [{'objectid': 5, '$geometry': {'x': 106.36697069600007, 'y': 37.85252578200004}}] +---+...
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...
rdd.map(lambda row: row[0]).collect() numpy_array = np.array(column_data) 现在,我们可以使用NumPy的各种功能进行数值计算。例如,我们可以计算标准差: std_dev = np.std(numpy_array) 或者进行更复杂的统计分析。 输出为JSON格式 最后,我们可能希望将处理后的数据输出为JSON格式。PySpark提供了方便的API来...
toJSON().first() 10. 排序 # pandas的排序 df.sort_values(by='b') # spark排序 color_df.sort('color',ascending=False).show() # 多字段排序 color_df.filter(color_df['length']>=4)\ .sort('length', 'color', ascending=False).show() # 混合排序 color_df.sort(color_df.length.desc(...