Load:可以创建DataFrame。 Save:把DataFrame中的数据保存到文件或者说用具体的格式来指明我们要读取的文件类型,以及用具体的格式来指出我们要输出的文件是什么类型。 Spark SQL执行基本操作时,内部结构流程图如下: DataFrame本质是数据 + 数据的描述信息(结构元信息)。 所有的上述SQL及DataFrame操作最终都通过Catalyst翻译...
在pyspark中,可以使用spark.sql()方法来执行SQL查询。以下是执行SQL查询的代码示例: # 执行SQL查询query="SELECT * FROM mytable"df=spark.sql(query) 1. 2. 3. 以上代码中,我们使用spark.sql()方法执行了一条SQL查询,并将查询结果保存在一个DataFrame对象df中。你可以根据实际需求修改SQL查询语句。 保存查询...
48.pyspark.sql.functions.ltrim(col) 49.pyspark.sql.functions.minute(col) 51.pyspark.sql.functions.month(col) 52.pyspark.sql.functions.months_between(date1, date2) 53.pyspark.sql.functions.rand(seed=None) 54.pyspark.sql.functions.randn(seed=None) 55.pyspark.sql.functions.reverse(col) 56.pys...
df= spark.createDataFrame(rdd_, schema=schema)#working when the struct of data is same.print(df.show()) 其中,DataFrame和hive table的相互转换可见:https://www.cnblogs.com/qi-yuan-008/p/12494024.html 4. RDD数据的保存:saveAsTextFile,如下 repartition 表示使用一个分区,后面加上路径即可 rdd_.r...
把DataFrame的内容存到表中: df.write.saveAsTable(name='db_name.table_name',format='delta') 四,DataFrame操作 DataFrame等价于Spark SQL中的关系表, 1,常规操作 从parquet 文件中读取数据,返回一个DataFrame对象: people = spark.read.parquet("...") ...
pyspark.sql.DataFrame: 是Spark SQL的主要抽象对象,若干行的分布式数据,每一行都要若干个有名字的列。 跟R/Python中的DataFrame 相像 ,有着更丰富的优化。DataFrame可以有很多种方式进行构造,例如: 结构化数据文件,Hive的table, 外部数据库,RDD。 pyspark.sql.Column DataFrame 的列表达. ...
编写 Parquet 文件并将 Parquet 文件读取到 DataFrame 并创建视图/表来执行 SQL 查询。还要学习在 SQL ...
DataFrame是在Spark 1.3中正式引入的一种以RDD为基础的不可变的分布式数据集,类似于传统数据库的二维表格,数据在其中以列的形式被组织存储。如果熟悉Pandas,其与
PySpark SQL 提供read.json("path")将单行或多行(多行)JSON文件读取到 PySpark DataFrame 并write.json("path")保存或写入 JSON 文件的功能,在本教程中,您将学习如何读取单个文件、多个文件、目录中的所有文件进入 DataFrame 并使用Python示例将 DataFrame 写回 JSON 文件。
我将df的第一列(即Items列)移到一个新的dataframe(ndf)中,因此只剩下以下模式(header由日期组成,数据仅为整数): 我想从列Date1(例如df.Date1 - df.Date2)的int中减去列Date2的int,并将得到的值列(带有较大列的标题-Date1)保存/附加到已经存在的ndf数据帧(我之前移动该列的数据帧)中。然后继续减去列Dat...