Pyspark中的数据转换dataframe 我在oracle表中有两列,分别是NUMBER(38,10)和NUMBER(9)。但该列中的值仅为整数。 For eg COL1 COL2 165261 638216 下面提到的代码用于读取数据 source_df =self.spark.read.format("jdbc").option("url", self.Oracle_jdbc_url).option("dbtable", "(select C1,C2 from s...
Spark SQL可以通过调用Spark.catalogs.cachetable (“tableName”)或dataFrame.cache()来使用内存中的柱状格式缓存表。然后,Spark SQL将只扫描所需的列,并自动调优压缩,以最小化内存使用和GC压力。你可以调用spark.catalog.uncacheTable(“tableName”)来从内存中删除这个表。 内存缓存的配置可以通过SparkSession上的s...
PySpark 采用了 Python、JVM 进程分离的多进程架构,在 Driver、Executor 端均会同时有 Python、JVM 两个进程。当通过 spark-submit 提交一个 PySpark 的 Python 脚本时,Driver 端会直接运行这个 Python 脚本,并从 Python 中启动 JVM;而在 Python 中调用的 RDD 或者 DataFrame 的操作,会通过 Py4j 调用到 Java 的...
查看DataFrame的统计摘要信息: df.describe().show() 1. 使用SQL语句查询DataFrame数据: df.createOrReplaceTempView("table") spark.sql("SELECT * FROM table").show() 1. 2. 4. 示例 下面是一个完整的示例,展示了如何使用PySpark查看表格数据: from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession...
read.format('jdbc').options( url='jdbc:mysql://127.0.0.1', dbtable=sql, user='root', password='123456' ).load() df.show() 2.6. 从pandas.dataframe创建 # 如果不指定schema则用pandas的列名 df = pd.DataFrame(np.random.random((4,4))) spark_df = spark.createDataFrame (df,schema=['a...
dataframe data = spark.read.csv(file_path, header = True) data.show() # read pandas dataframe to spark dataframe # add spark_data to the catalog spark_data = spark.createDataFrame(df) spark_data.createOrReplaceTempView('temp') # read from catalog table spark_data = spark.table("table"...
data=spark.read.csv("data.csv",header=True,inferSchema=True) #将DataFrame注册为临时表 data.createOrReplaceTempView("data_table") 数据处理 一旦数据准备完毕,我们可以使用PySpark对数据进行各种处理操作,如过滤、转换、聚合等。PySpark提供了丰富的操作函数和高级API,使得数据处理变得简单而高效。此外,PySpark...
df.createOrReplaceTempView("table1")#use SQL query to fetch datadf2 = spark.sql("SELECT field1 AS f1, field2 as f2 from table1")#use table to fetch datadf2 = spark.table("table1") 4,SparkSession的两个重要属性 read:该属性是DataFrameReader 对象,用于读取数据,返回DataFrame对象 ...
在下一步中,我们创建一个 UDF (brand_udf),它使用这个函数并捕获它的数据类型,以便将这个转换应用到 dataframe 的移动列上。 [In]: brand_udf=udf(price_range,StringType()) 在最后一步,我们将udf(brand_udf)应用到 dataframe 的 mobile列,并创建一个具有新值的新列(price_range)。
pyspark.sql.SparkSession.createDataFrame接收schema参数指定DataFrame的架构(优化可加速)。省略时,PySpark通过从数据中提取样本来推断相应的模式。创建不输入schema格式的DataFramefrom datetime import datetime, date import pandas as pd from pyspark.sql import Row df = spark.createDataFrame([ Row(a=1, b=2.,...