通过传递一个键值对的list,为多个参数赋值。 etAppName(value) 设置应用名称 setExecutorEnv(key=None, value=None, pairs=None) 设置环境变量复制给执行器。 setIfMissing(key, value) 如果没有,则设置一个配置属性。 setMaster(value) 设置主连接地址。 setSparkHome(value) 设置工作节点上的Spark安装路径。
AI代码解释 list_values=[['Sam',28,88],['Flora',28,90],['Run',1,60]]Spark_df=spark.createDataFrame(list_values,['name','age','score'])Spark_df.show()#+---+---+---+#|name|age|score|#+---+---+---+#|Sam|28|88|#|Flora|28|90|#|Run|1|60|#+---+---+---+ 4...
如果我们看一下list_rdd包含什么,我们可以看到它是PythonRDD.scala:52,因此,这告诉我们 Scala 支持的 PySpark 实例已经识别出这是一个由 Python 创建的 RDD,如下所示: list_rdd 这给我们以下输出: PythonRDD[3] at RDD at PythonRDD.scala:52 现在,让我们看看我们可以用这个列表做什么。我们可以做的第一件事...
from pyspark.sql.functions import udf from pyspark.sql.types import StringType #函数返回值的类型,要注意原来的数据类型是什么,注意保持一致 df21 = df.select("tenure") def avg_(x): if x >= 30: return "yes" else: return "no" func = udf(avg_,returnType=StringType()) #注册函数 df22 =...
# 创建一个样本列表my_list = [iforiinrange(1,10000000)]# 并行处理数据rdd_0 = sc.parallelize(my_list,3) rdd_0 接下来,我们将执行一个非常基本的转换,比如每个数字加4。请注意,Spark此时还没有启动任何转换。它只记录了一系列RDD运算图形式的转换。你可以看到,使用函数toDebugString查看RDD运算图: ...
我有一个pyspark数据帧,其中一列包含stringtype的StructField,它有一个列表的动态长度列表。 df.schema: StructType(List(StructField(id,StringType,true),StructField(recs,StringType,true))) |id | recs | |ABC|[66, [["AB", 10]]] |XYZ|[66, [["XY", 10], ["YZ", 20]]] |DEF|[66, [[...
collect() ,返回值是一个数组,返回dataframe集合所有的行 collectAsList() 返回值是一个java类型的数组,返回dataframe集合所有的行 count() 返回一个number类型的,返回dataframe集合的行数 describe(cols: String*) 返回一个通过数学计算的类表值(count, mean, stddev, min, and max),这个可以传多个参数,中间用...
List_name (string) :工作列表格式为prefix_list的特性的前缀 vocabSize (int) :要保留的最高输出单词数 Return: Tf transformer,idf transformer """ tf = CountVectorizer(inputCol=f"{list_name}_list", outputCol=f"TF_{list_name}", vocabSize=vocabSize) ...
types.MapType(types.StringType(), types.IntegerType()).simpleString() # 'map<string,int>' 添加Jar包到独立的pyspark 背景:在Python ScriptorJupyter Notebook 中写spark程序时添加如何Jar吧 解决方案: 创建Spark session时,添加.config(),指定Jar文件。比如添加kafka包示例如下: ...
# 创建一个样本列表 my_list = [i for i in range(1,10000000)] # 并行处理数据 rdd_0 = sc.parallelize(my_list,3) rdd_0 接下来,我们将执行一个非常基本的转换,比如每个数字加4。请注意,Spark此时还没有启动任何转换。它只记录了一系列RDD运算图形式的转换。你可以看到,使用函数toDebugString查看RDD运...