from pyspark.sql.types import IntegerType, StringType from pyspark.sql import Window from pyspark.sql.functions import * rdd = sc.parallelize([(1,'Alice', 18),(2,'Andy', 19),(3,'Bob', 17),(1,'Justin', 21),(1,'Cindy', 20)]) schema = StructType([ StructField("id", IntegerTyp...
print(rdd.countByKey()) # defaultdict(<class 'int'>, {'a': 2, 'b': 1}) 1. 2. countByValue() 返回每个value出现的次数 返回: 返回的结果是一个Dict rdd2 = sc.parallelize([1, 2, 1, 2, 2], 2) print(rdd2.countByValue()) # defaultdict(<class 'int'>, {1: 2, 2: 3}) ...
PySpark RDD行动操作(Actions) 是将值返回给驱动程序的 PySpark 操作.行动操作会触发之前的转换操作进行执行。常见的一些行动操作。 行动操作 描述 count() 该操作不接受参数,返回一个long类型值,代表rdd的元素个数 collect() 返回一个由RDD中所有元素组成的列表(没有限制输出数量,所以要注意RDD的大...
rdd. reduceByKey(lambdax,y:x). count() rdd1=sc. parallelize([("a",{"a":12}),("b",{"a1":45}),("a",{"a2":45})])deffun(x): k,v=x d=dict()foriinv:d. update(i)returnk,d rdd1.groupByKey().map(lambdax:fun(x)).collect() #[('a', {'a': 12, 'a2': 45}),...
RDD:是Resillient Distributed Dataset(弹性分布式数据集)的简称,是分布式内存的一个抽象概念,提供了一种高度受限的共享内存模型 DAG:是Directed Acyclic Graph(有向无环图)的简称,反映RDD之间的依赖关系 Executor:是运行在工作节点(WorkerNode)的一个进程,负责运行Task ...
Transformation操作不会触发真正的计算,只会建立RDD的关系图 Action(动作) 概念: Action操作代表依次计算的结束,返回值不是RDD,将结果返回到Driver程序或输出到外部(文件或文件夹)。 注:所有Action函数立即执行(Eager),比如reduce、saveAsTextFile、count等。
df.groupby("col1").agg(sum('col2').alias('col2'),countDistinct('col3').alias('col3') 12. 计算两列之间的时间差 from datetime import datetime from pyspark.sql.functions import udf import numpy as np def days_diff(d1,d2): try: d1 = datetime.strptime(d1,'%Y%m%d') d2 = datet...
rdd2=sc.parallelize([" hello you","hello me "])print(rdd2.flatMap(lambda word:re.split("\s+",word.strip())).collect())#5-groupBY x=sc.parallelize([1,2,3])y=x.groupBy(lambda x:'A'if(x%2==1)else'B')print(y.mapValues(list).collect())#[('A',[1,3]),('B',[2])]...
2.1 partition ,task 与 RDD 抛开一切我们想想一下,假如说现在有一张很大很大(千万级)的数据表格要你处理,我们按传统的思维方式来搞的话,就是:操作表格嘛,那么我就用个dataframe(R语言和python的pandas包中都有此概念)来封装这个数据表呗,然后我不就是各种骚操作嗖嗖嗖,像什么计数用的count函数啦,排序用...
# 聚合数据aggregated_data= transformed_data.groupBy("age_group").count() 数据分析 在数据处理完成后,我们可以使用PySpark进行数据分析和挖掘。PySpark提供了各种统计函数和机器学习库,用于计算描述性统计、构建模型和进行预测分析等任务。通过结合PySpark的分布式计算能力和这些功能,我们可以高效地进行大规模数据分析...