我有一个带有一些小 Parquet 文件的存储桶,我想将它们合并成一个更大的文件。要执行此任务,我想创建一个 spark 作业来使用和编写一个新文件。from pyspark import SparkContextfrom pyspark.sql import SparkSession, SQLContextspark = SparkSession.builder \ .master("local") \ .appName("Consolidated tables")...
我试图使用火花会话来查询数据,使用蜂巢转移。这些表用胶水编成目录。我可以直接使用s3读取spark.read.parquet拼板文件。但是,我想使用spark.sql方法从EMR查询目录。当我运行线路时:我遇到了这样的错误: 'org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException/pyspark ...
也可以通过指定schema来读取没有表头的csv文件数据: df = spark.read.csv('../datas/data.csv', schema="name: string, age: string") 1. 指定age为int时结果读取到的数据是null,因而用string读取数据,具体原因暂未知。不过在指定表头读取的数据结果来看,age也是string类型,或许与文件类型有关。 parquet和orc ...
我有一个关于spark中的过滤的问题,当你不在过滤器中包括分区列时。假设我有以下按日期分区的数据: part-0001.parquet数据有一个名为"action“的列,其中大约30%的数据值为0,其余的数据值为1spark.read.parquet("s3a://path").fil 浏览2提问于2020-08-02得票数0 ...
select("name","age").write.parquet("s3a://data-warehouse/test.parquet",mode="overwrite")df=spark.read.parquet('s3a://data-warehouse/test.parquet')df.show()from pyspark.sql.functionsimportlit,col columns=["ts","uuid","rider","driver","fare","city"]data=[(1695159649087,"334e26e9-...
[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。
# 从Parquet文件读取数据data= spark.read.parquet("data.parquet") PySpark可以与各种分布式文件系统集成,如Hadoop Distributed File System(HDFS)和Amazon S3等。这些分布式文件系统能够存储和管理大规模的数据集,并提供高可靠性和可扩展性。 #从HDFS读取数据data= spark.read.csv("hdfs://path/to/data....
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...
首先,让我们从文件中加载数据集并运行一些基本的查询。PySpark可以处理各种文件格式,比如CSV、JSON和Parquet。对于这个例子,假设我们有一个包含更多关于人员信息的CSV文件,我们将这个CSV文件加载到一个DataFrame中。然后我们将展示一个简单的筛选查询和聚合操作来统计每个年龄段的人数。#...
1. 数据读取与写入:PySpark支持多种数据源的读取和写入,如CSV、JSON、Parquet、ORC等。它还提供了方便的数据写入方式,可以将处理后的数据写入到不同的存储系统,如HDFS、S3、Cassandra等。2. 数据处理与转换:PySpark提供了丰富的数据处理和转换函数,包括map、filter、reduce、groupByKey等。这些函数可以在分布式环境下...