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 url="jdbc:mysql://localhost:3306/t...
在PySpark中,可以使用SQL语句来查询和操作数据。 作为PySpark查询的SQL,可以理解为使用SQL语句来查询和操作PySpark中的数据。SQL(Structured Query Language)是一种用于管理关系型数据库的标准化语言,它提供了一种简洁、直观的方式来进行数据查询、插入、更新和删除等操作。 PySpark中的SQL查询可以通过SparkSession对象来执...
SparkSession# 创建一个连接spark=SparkSession.\Builder().\appName('sql').\master('local').\getOrCreate()hive_context=HiveContext(spark)# 拼接sql语句hive_read="select * from test.emp"# 运行sql语句read_df=hive_context.sql(hive_read)# 打印列头及字段print("\n\n\n")print(read_df)# 打印...
有关PySpark SQL 函数的完整列表,请参阅 Spark 函数。创建DataFrame可通过多种方法来创建 DataFrame。 通常,需要根据数据源(例如表或文件集合)来定义 DataFrame。 然后,如 Apache Spark 基本概念部分中所述,使用 display 等操作触发要执行的转换。 display 方法可输出 DataFrame。
使用PySpark SQL演示创建表,查询数据的操作。 【实验步骤】 切换用户vmuser(密码:vm123456) su – vmuser 1切换对应目录下,启动Hadoop。 cd /apps/hadoop/sbin ./start-all.sh 2.使用jps查看启动的进程 jps 3.在Linux任意目录下启动pyspark PYSPARK_PYTHON=python pyspark ...
from pyspark.sql.functions import isnull df = df.filter(isnull("col_a")) 1. 2. 输出list类型,list中每个元素是Row类: 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 1. 查询概况 df.describe().show()
(2) 第二步是通过将函数名传递给PySpark SQL的udf()函数来注册它。 (3) 第三步是在DataFrame代码或发出SQL查询时使用UDF。在SQL查询中使用UDF时,注册过程略有不同。 示例1 【示例】下面的示例用一个简单的UDF将数字等级转换为考查等级,它演示了前面提到的三个步骤。
在Pyspark 操纵 spark-SQL 的世界里借助 session 这个客户端来对内容进行操作和计算。里面涉及到非常多常见常用的方法,本篇文章回来梳理一下这些方法和操作。 classpyspark.sql.SparkSession 类 下面是一个初始化 spark session 的方法,接下来我会依次来介绍相关函数代表的意义。
介绍pyspark.sql.functions中的常用函数。 官方链接https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/reference/index.html SparkSession配置,导入pyspark包 spark.stop()spark=SparkSession\.builder\.appName('pyspark_test')\.config('spark.sql.broadcastTimeout',36000)\.config('spark.executor.memory','2G')...