AI代码解释 defcompute(inputIterator:Iterator[IN],partitionIndex:Int,context:TaskContext):Iterator[OUT]={// ...val worker:Socket=env.createPythonWorker(pythonExec,envVars.asScala.toMap)// Start a thread to feed the process input from our parent's iteratorval writerThread=newWriterThread(env,worker...
[In]: df=spark.read.csv('sample_data.csv',inferSchema=True,header=True) 我们需要确保数据文件位于我们打开 PySpark 的同一个文件夹中,或者我们可以指定数据所在文件夹的路径以及数据文件名。我们可以用 PySpark 读取多种数据文件格式。我们只需要根据文件格式(csv、JSON、parquet、table、text)更新读取格式参数。...
partition 的数量,partition 越多,分布到每个 partition 上的数据越少,越不容易导致 shuffle 数据过大; 数据分布不均匀,一般是 groupByKey 后,存在某几个 key 包含的数据过大,导致该 key 所在的 partition 上数据过大,有可能触发后期 shuflle block 大于 2g; 一般解决这类办法都是增加 partition 的数量, Top 5 ...
over(Window.partitionBy("level").orderBy("age")).alias("rowNum")) # 其他写法 df_r = df.withColumn('row_number', sf.row_number().over(Window.partitionBy(df.level).orderBy(df.age)).alias("rowNum")) print df_r.show() """ +---+---+---+---+---+ |age|height|level| name...
在重新分区时,可以尝试使用partitionBy结合自定义的分区函数来优化数据分布。 代码语言:txt 复制 # 自定义分区函数示例 def custom_partitioner(key): return hash(key) % 5 # 使用partitionBy重新分区 partitioned_rdd = rdd.partitionBy(5, partitioner=custom_partitioner) 通过上述方法,可以有效解决数据倾斜问题,...
2.6.3 partitionBy算子 2.6.4 repartition算子 2.6.5 coalesce算子 2.6.6 mapValues算子 2.6.7 join算子 2.7 面试题 2.8 总结 3. RDD的持久化 3.1 RDD的数据是过程数据 3.2 RDD的缓存 3.2.1 缓存 3.2.2 缓存特点 3.2.3 缓存是如何保存的 3.3 RDD的CheckPoint 3.3.1 RDD CheckPoint 3.3.2 CheckPoint是如...
read.csv(file_path, header=True, sep=',', schema=schema) demo1_df.write.partitionBy('country').csv(result_path, mode='overwrite') spark.stop() 根据demo1_df.repartition(1).write.partitionBy('country').csv(result_path, mode='overwrite')这段代码,我们按country分区,并且每个分区的文件数为...
windowSpec = Window.partitionBy(df.id, df.date).orderBy(col("price").desc(), col("discount").asc())# 相同id,date的行被聚成组,组内按照price降序,discount升序进行排列df = df.withColumn("rank", row_number().over(windowSpec))#为排序之后的组进行组内编号df = df.filter(df.rank<=1)# ...
与pandas 或 R 一样,read.json允许我们从 JSON 文件中输入一些数据,而df.show以类似于 pandas 的方式显示数据框的内容。 正如我们所知,MLlib 用于使机器学习变得可扩展和简单。MLlib 允许您执行常见的机器学习任务,例如特征化;创建管道;保存和加载算法、模型和管道;以及一些实用程序,例如线性代数、统计和数据处理...
并行度调整:通过repartition或coalesce方法调整RDD的分区数量,以适应不同的计算需求。 2. 缓存与持久化 对于频繁访问的数据,使用缓存可以显著提高计算性能。PySpark提供了persist和cache方法来实现数据的持久化。 缓存策略:根据数据的访问模式和计算需求选择合适的缓存策略,如MEMORY_AND_DISK、MEMORY_ONLY等。 缓存时机:在...