spark = SparkSession.builder.appName("RDD to DataFrame").getOrCreate() 定义一个行列表的RDD: 代码语言:txt 复制 rdd = spark.sparkContext.parallelize([(1, "John", 25), (2, "Jane", 30), (3, "Bob", 35)]) 定义一个模式(schema),描述Dat
RDD(Resilient Distributed Datasets)是pyspark中的一个核心概念,它是一种可分区、可并行处理的数据集合,具有容错性和可恢复性。 将RDD转换为DataFrame是一种常见的操作,DataFrame是一种以表格形式组织的分布式数据集,类似于关系型数据库中的表。DataFrame提供了更高级的数据操作和查询功能,可以方便地进行数据分析和处理...
Dataset 是 Spark 1.6 版本引入的 API,结合了 RDD 和 DataFrame 的优点,提供类型安全和编译时检查的特性。Dataset 在 Scala 和 Java 中引入,但在 PySpark 中,DataFrame 是 Dataset 的一种特殊形式。 3.2 特点 类型安全:在编译时检查数据类型错误,提供类型安全的操作。 高层次 API:提供类似于 DataFrame 的高级操作...
将rdd直接转为DataFrame。 首先进行配置: SparkSession是Spark SQL的入口 from pyspark import SparkContext, SparkConf from pyspark.sql.session import SparkSession spark_conf = SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("FindCommonFriends") sc = SparkContext(conf = spark_conf) spark = SparkSessio...
RDD和DataFrame 1.SparkSession 介绍 SparkSession 本质上是SparkConf、SparkContext、SQLContext、HiveContext和StreamingContext这些环境的集合,避免使用这些来分别执行配置、Spark环境、SQL环境、Hive环境和Streaming环境。SparkSession现在是读取数据、处理元数据、配置会话和管理集群资源的入口。 2.SparkSession创建RDD from ...
rdd=textFile.map(lambdax:x.split("\t")).filter(lambdax:len(x)==2) df=spark.createDataFrame(rdd,schema=["rowkey","url"]) df.write.format("json").mode("overwrite").save("file:///usr/local/test/outPut")#保存数据 df.write.save(path='/usr/local/test/csv',format='csv', mode='...
最常用的自定义转换方式之一是使用map或mapPartitions方法。map方法是对 RDD 或 DataFrame 中的每个元素应用一个函数,并返回一个新的 RDD 或 DataFrame。而mapPartitions方法则是对每个分区的元素应用一个函数。 2.1 使用map实现自定义转换 frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建 SparkSessionspark = SparkSession.builde...
4. RDD数据的保存:saveAsTextFile,如下 repartition 表示使用一个分区,后面加上路径即可 rdd_.repartition(1).saveAsTextFile(r'some_path') 5. DataFrame数据的保存:通过路径进行设置 #savefile_path = r'/home/Felix/pycharm_projects/test/testfile.csv'df.write.csv(path=file_path, header=True, sep...
步骤2:创建DataFrame 我们可以通过多种方式来创建DataFrame,例如从现有的RDD、CSV文件或JSON文件。 # 导入必要的模块frompyspark.sqlimportRow# 创建一个RDDdata=[Row(name='Alice',age=29),Row(name='Bob',age=31)]rdd=spark.sparkContext.parallelize(data)# 创建RDD# 将RDD转换为DataFramedf=spark.createDataFra...
rdd = sc.parallelize(array) rdd.foreach(print) 1. 2. 3. 从数组创建RDD示意图 Part2.RDD操作 ⭐️RDD有3种操作:1)转换操作 ;2)行动操作;3)惰性机制。 1)转换操作。 对于RDD而言,每一次转换操作都会产生不同的RDD,供 给下一个“转换”使用。