result_rdd = word_with_one_rdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b) # 5. 对结果进行排序 final_rdd = result_rdd.sortBy(lambda x: x[1], ascending=True, numPartitions=1) print(final_rdd.collect()) 总结 sortBy算子 接收一个处理函数,可用lambda快速编写 函数表示用来决定排序的依据 可以控制升...
排序操作:使用orderBy()函数可以对DataFrame进行排序操作。例如,df.orderBy('column_name')按’column_name’列进行升序排序。 分区与分区排序:使用repartition()和sortWithinPartitions()函数可以对DataFrame进行分区和分区排序操作。例如,df.repartition('partition_column').sortWithinPartitions('sort_column')按’part...
result_rdd = word_with_one_rdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b) # 5. 对结果进行排序 final_rdd = result_rdd.sortBy(lambda x: x[1], ascending=True, numPartitions=1) print(final_rdd.collect()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. ...
一、使用sortBy实现: frompysparkimportSparkContext,SparkConfdefmain():#生成一个SparkContext对象conf=SparkConf().setMaster('local').setAppName('spark_sort')sc=SparkContext(conf=conf)line=sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/rdd/file4.txt")#剔除空行列,txt文件最后行能会读入空行列rdd=l...
sp_df.sort(sp_df.old.desc()).collect() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 总体而言操作Row一般都为全体操作,取得dataframe一般都是通过spark.sql(sql)直接获取到dataframe,在一些其他情况下需要对Row进行拆分配对。 pyspark提供了操作Row的API可以实现简单功能。
在本文中,我们将讨论如何使用 Python 中的 pyspark 从数据框中选择和排序多个列。为此,我们使用 sort()和 orderBy()函数以及 select()函数。使用的方法Select():此方法用于选择数据框列的一部分,并返回新选择的数据框的副本。语法: dataframe.select(['column1 ',' column2 ',' column n']。显示() ...
orderBy和sort:按指定字段排序,默认为升序 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 train.orderBy(train.Purchase.desc()).show(5)Output:+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+---+|User_ID|Product_ID|Gender|Age|Occupation|City_Category|Stay_In_Current_City_...
kvRDD1.sortByKey().collect() 10)keys()/values():对键值对的数据获取; print(kvRDD1.keys().collect())print(kvRDD1.values().collect() 11)读取前2条数据; kvRDD1.take(2) 12)按照key计数; print(kvRDD1.countByKey().collect())
sql="select * from data order by rand() limit 2000" #pyspark之中 sample=result.sample(False,0.5,0)# randomly select 50% of lines 1.2 列元素操作 获取Row元素的所有列名: 1 2 r=Row(age=11, name='Alice') print(r.columns)# ['age', 'name'] ...
spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING) USING hive")spark.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'data/kv1.txt' INTO TABLE src")df=spark.sql("SELECT key, value FROM src WHERE key < 10 ORDER BY key")df.show(5)#5.2读取mysql数据 ...