4. 读取数据文件来创建 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #4.1CSV文件 df=spark.read.option("header","true")\.option("inferSchema","true")\.option("delimiter",",")\.csv("./test/data/titanic/train.csv")df.show(5)df.
这样就能实现创建scheme的效果,具体scheme模板文件的路径是%HIVE_HOME%/scripts/metastore/upgrade/mysql/ 目录下的 hive-schema-2.1.0.mysql.sql (其他关系型数据库同理)。 于是只要无视错误的导入D:\jdk\apache-hive-2.1.0-bin\scripts\metastore\upgrade\mysql\hive-schema-2.1.0.mysql.sql脚本到hive数据库就...
df_meta.schema['age'].metadata{'foo': 'bar'} write 存储表 write.saveAsTable 当追加插入的时候dataframe只需要scheam一致,会自动匹配 name: str, 表名 format: Optional[str] = None, 格式类型 hive,parquet… mode: Optional[str] = None, 写入方式 partitionBy: Optional[Union[str, List[str]]] ...
4. 创建 DataFrame 接下来,我们可以创建一个简单的 DataFrame,用于演示如何将列值转换为 List。 # 创建样本数据data=[("Alice",1),("Bob",2),("Cathy",3)]columns=["Name","Id"]# 创建 DataFramedf=spark.createDataFrame(data,schema=columns)# 显示 DataFramedf.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7....
相较于Scala语言而言,Python具有其独有的优势及广泛应用性,因此Spark也推出了PySpark,在框架上提供了利用Python语言的接口,为数据科学家使用该框架提供了便利。 众所周知,Spark 框架主要是由 Scala 语言实现,同时也包含少量Java代码。Spark 面向用户的编程接口,也是 Scala。然而,在数据科学领域,Python 一直占据比较重要...
输出list类型,list中每个元素是Row类: 1 list=df.collect()#注:此方法将所有数据全部导入到本地,返回一个Array对象 查询概况 1 df.describe().show() 以及查询类型,之前是type,现在是df.printSchema() 1 2 3 4 5 6 7 8 root |--user_pin: string (nullable=true) ...
schema = StructType([ StructField("id", LongType(), True), StructField("name", StringType(), True), StructField("age", LongType(), True), StructField("eyeColor", StringType(), True) ]) df = spark.createDataFrame(csvRDD, schema) 5.读文件创建DataFrame testDF = spark.read.csv(File...
= sparkSession.sparkContext.parallelize([(1, "Katie", 19),(2,"Tom",20)]) schema = StructType([StructField("id", IntegerType(), False), StructField("name", StringType(), False), StructField("age", IntegerType(), False)]) dataFrame = sparkSession.createDataFrame(dataList, schema) ...
spark_df.toPandas() pandas中的dataframe转化为spark中的dataframe spark.creatDataFrame(data, list(data.columns)) spark展示示例数据 spark_df.show() spark展示字段类型及属性 spark_df.printSchema() spark新增列 spark_df.withColumn('新列名', 对旧列的操作) spark过滤条件spark...
= sparkSession.sparkContext.parallelize([(1, "Katie", 19),(2,"Tom",20)]) schema = StructType([StructField("id", IntegerType(), False), StructField("name", StringType(), False), StructField("age", IntegerType(), False)]) dataFrame = sparkSession.createDataFrame(dataList, schema) ...