StructField('age',IntegerType(),True)]) df_rdd = spark.createDataFrame(create_rdd,schema) df_rdd.show() # 2 通过rdd转dataframe来创建(这种方式不建议采用,类型推断很容易出错) create_rdd = spark.sparkContext.parallelize([ (1, "John", 25), (2, "Ray", 35), (3,"Mike", 24), ]) df...
在上述示例中,我们使用 parallelize() 方法创建了一个 RDD,其中每个元素都是一个元组,表示一行数据的字段。注意,如果你使用 DataFrame 或 Dataset API 来操作数据,那么每一行数据将会以 Row 对象的形式存在。但是,在 RDD 中,每一行数据通常是用普通的 Python 对象来表示的。 from pyspark.sql import SparkSessionsp...
1.创建一个简单的RDD 在PySpark中,有两种方式可以创建RDD,一种是用.parallelize()集合(元素list或array)创建RDD,另一种是通过引用位于本地或外部的某个文件(支持.txt、.csv、parquet、JSON、Hive tables等文件类型)来创建RDD。下面以.parallelize()集合为例,创建一个简单的RDD: %pyspark firstRDD = sc.paralleliz...
(5)从pandas dataframe创建 importpandasaspdfrompyspark.sqlimportSparkSession colors = ['white','green','yellow','red','brown','pink'] color_df=pd.DataFrame(colors,columns=['color']) color_df['length']=color_df['color'].apply(len) color_df=spark.createDataFrame(color_df) color_df....
除了DataFrame,PySpark还提供了一个更底层的抽象概念,名为弹性分布式数据集(RDD)。RDD是Spark的核心数据结构之一,您可以使用它进行更底层的操作。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pythonCopy coderdd = spark.sparkContext.parallelize(data) result = rdd.filter(lambda x: x[1] > 30).colle...
dataframe多行转多列 pivot: 旋转当前[[dataframe]]列并执行指定的聚合 #DataFrame 数据格式:每个用户对每部电影的评分 userID 用户ID,movieID 电影ID,rating评分df=spark.sparkContext.parallelize([[15,399,2], \ [15,1401,5], \ [15,1608,4], \ ...
①使用 sparkContext.parallelize() 创建 RDD 此函数将驱动程序中的现有集合加载到并行化 RDD中。这是创建 RDD 的基本方法,当内存中已有从文件或数据库加载的数据时使用。并且它要求在创建 RDD 之前所有数据都存在于驱动程序中。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
pyspark学习--dataframe 参考文章:master苏:pyspark系列--pyspark读写dataframe 创建dataframe 1.1 从变量创建 frompyspark.sqlimportSparkSessionspark=SparkSession\.builder\.appName('my_first_app_name')\.getOrCreate()# 生成以逗号分隔的数据stringCSVRDD=spark.sparkContext.parallelize([(123,"Katie",19,"brown...
自己写通过.parallelize(),这里面的数据结构非常丰富,像元组、字典、列表啥的都可以 读外部的通过.textFile(),指定读取的文件地址就可以,还可以顺便定个分区 前面我们说过,spark并行的两个东西分别是转换和动作,建好数据,现在就可以转换了。 RDD本身是一行一行的数据,所以自然首当其冲会有转换行的需求,可以使用.map...
pyspark创建RDD数据、RDD转DataFrame以及保存 pyspark创建RDD的方式主要有两种,一种是通过spark.sparkContext.textFile 或者 sparkContext.textFile读取生成RDD数据;另一种是通过spark.sparkContext.parallelize创建RDD数据。 1. 首先导入库和进行环境配置(使用的是linux下的pycharm)...