) # 停止SparkSession spark.stop() 在这个示例中,我们创建了一个包含一些数字和字符串的DataFrame,并尝试将value列转换为DoubleType。然后,我们计算了转换后列中null值的比例,并根据这个比例来判断原始列是否可以被视为数字列。当然,实际应用中,你可能需要根据具体情况调整判断null值比例的阈值。
这个类主要是重写了 newWriterThread 这个方法,使用了 ArrowWriter 向 socket 发送数据: valarrowWriter=ArrowWriter.create(root)valwriter=newArrowStreamWriter(root,null,dataOut)writer.start()while(inputIterator.hasNext){valnextBatch=inputIterator.next()while(nextBatch.hasNext){arrowWriter.write(nextBatch.ne...
以下代码片段是数据框的一个快速示例: # 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|#+-...
AI代码解释 defnewAPIHadoopFile(self,path,inputFormatClass,keyClass,valueClass,keyConverter=None,valueConverter=None,conf=None,batchSize=0):jconf=self._dictToJavaMap(conf)jrdd=self._jvm.PythonRDD.newAPIHadoopFile(self._jsc,path,inputFormatClass,keyClass,valueClass,keyConverter,valueConverter,jconf...
def newAPIHadoopFile(self, path, inputFormatClass, keyClass, valueClass, keyConverter=None,valueConverter=None, conf=None, batchSize=0):jconf = self._dictToJavaMap(conf)jrdd = self._jvm.PythonRDD.newAPIHadoopFile(self._jsc, path, inputFormatClass, keyClass,valueClass, keyConverter, value...
event_log.filter(event_log.song!='null').groupBy('song').count().\sort("count",ascending=False).show()+---+---+|song|count|+---+---+|You're The One| 1153||Undo|1026||Revelry|854||Sehrkosmisch|728|
scala-2.13.1/doc/licenses/bsd_scalacheck.txt scala-2.13.1/doc/licenses/bsd_asm.txt scala-2.13.1/doc/licenses/apache_jansi.txt scala-2.13.1/doc/licenses/bsd_jline.txt scala-2.13.1/doc/LICENSE.md scala-2.13.1/doc/License.rtf scala-2.13.1/doc/README ...
null num.replica.fetchers = 1 offset.metadata.max.bytes = 4096 offsets.commit.required.acks = -1 offsets.commit.timeout.ms = 5000 offsets.load.buffer.size = 5242880 offsets.retention.check.interval.ms = 600000 offsets.retention.minutes = 10080 offsets.topic.compression.codec = 0 offsets....
--incremental lastmodified \ --check-column column \ --merge-key key \ --last-value '2012-02-01 11:0:00' 1. 2. 3. 4. 就是只导入check-column的列比’2012-02-01 11:0:00’更大的数据,按照key合并 导入最终结果两种形式,选择后者 直接sqoop导入到hive(–incremental lastmodified模式不支持导入...
除了列存储外,Arrow在数据在跨语言的数据传输上具有相当大的威力,Arrow的跨语言特性表示在Arrow的规范中,作者指定了不同数据类型的layout,包括不同原始数据类型在内存中占的比特数,Array数据的组成以及Null值的表示等等。根据这些定义后,在不同的平台和不同的语言中使用Arrow将会采用完全相同的内存结构,因此在不同平台...