我们在查看的时候,可以看另外一个属性:configuration.get("parquet.private.read.filter.predicate.human.readable") = "and(noteq(id1, null), eq(id1, 4))".参考代码: org.apache.parquet.hadoop.ParquetInputFormat 的setFilterPredicate()和getFilterPredicate()函数 以SQL中过滤条件id1 = 4为例,最终生成...
sc=SparkContext(conf=sparkConf)# 打印 PySpark 版本号print("PySpark 版本号 : ",sc.version)# 创建一个包含整数的RDDrdd=sc.parallelize([1,2,3,4,5,6,7,8,9])# 使用 filter 方法过滤出偶数,删除奇数 even_numbers=rdd.filter(lambda x:x%2==0)# 输出过滤后的结果print(even_numbers.collect())...
df = df.withColumn('scene_num', get_nozero_num(df.scene_seq)) df = df.filter(df.scene_num > 61) df_seq = df.select("role_id","scene_seq") @pandas_udf(returnType=ArrayType(DoubleType()), functionType=PandasUDFType.SCALAR) def classifier(sequences): ... return pd.Series(res) ...
首先利用filter算子过滤掉areaName不是北京的数据,因为北京同一商品类别不同时间的数据也而不同,需要去重。 代码如下: #导包 from pyspark import SparkConf,SparkContext import json import os os.environ['PYSPARK_PYTHON']='E:/Anaconda/python.exe' #创建SparkConf类对象 conf=SparkConf().setMaster('local[*...
在其最简单的形式中，它从单个表的一个或多个列(字段)中检索数据。 列由select-item列表指定，表...
所有的transformation算子,基本上都可以用map算子来替代,可以说Map算子实际上是Spark的始祖级算子(废话——人家本来就来源自MapReduce算法,顾名思义嘛) 前面我们已经做过了利用filter算子对空间数据进行过滤,实际上在提取数据是属于数据生产的主要工作之一,也就是按照条件从相应数据中选出......
df.filter(df.name.rlike('ice$')).collect()[Row(age=2, name='Alice')] isNotNull 列不为控制 df = spark.createDataFrame([Row(name='Tom', height=80), Row(name='Alice', height=None)])df.filter(df.height.isNotNull()).show()+---+---+|name|height|+---+---+| Tom| 80|+-...
一、RDD#filter 方法 1、RDD#filter 方法简介 2、RDD#filter 函数语法 3、代码示例 - RDD#filter 方法示例 二、RDD#distinct 方法 1、RDD#distinct 方法简介 2、代码示例 - RDD#distinct 方法示例 一、RDD#filter 方法 1、RDD#filter 方法简介 RDD#filter 方法 可以 根据 指定的条件 过滤 RDD 对象中的元素...
filter() 筛选出来满足条件的item distinct() 对RDD中的item去重 sample() 从RDD中的item中采样一部分出来,有放回或者无放回 sortBy() 对RDD中的item进行排序 如果想看操作后的结果,可以用一个叫做collect()的action把所有的item转成一个Python list。数据量大时,collect()很危险…… ...
IntegerTypespark=SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()data=[("Alice",34),("Bob",45)]schema=StructType([StructField("name",StringType(),True),StructField("age",IntegerType(),True)])df=spark.createDataFrame(data,schema)# 错误示例:数据类型不匹配df.filter(df["name"]>30)....