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翻译成Spark程序RDD操作代码。 Spark SQL前身是Shark,大量依赖Hive项目的jar包与功能,但在上面的扩展越来越难,因此出现了Spark SQL,它重写了分析器,执行器脱离了对Hive项目的大部分依赖,基本可以独立去运行,只用到Hiv...
4、筛选列: filter【类似pandas中dataframe的采用列名来筛选功能】 sparkDF.filter ( sparkDF['value'] == 100 ).show():将value这一列值为100的行筛选出来 Top~~ 5、计算不重复值以及统计dataframe的行数 distinct()函数:将重复值去除 sparkDF.count():统计dataframe中有多少行 将评分为100的电影数量统计出...
DataFrame.cov() 和 DataFrameStatFunctions.cov()是彼此的别名 Parameters: col1 - The name of the first column col2- The name of the second column New in version 1.4. createOrReplaceTempView(name) 根据dataframe创建或者替代一个临时视图 这个视图的生命周期是由创建这个dataframe的SparkSession决定的 >>...
使用 將 PySpark DataFrame 轉換成 pandas DataFrame 時,以及使用 從 pandas DataFrame 建立 PySpark DataFrametoPandas()createDataFrame(pandas_df)時,箭號可作為優化。 若要針對這些方法使用 Arrow,請將Spark 組態spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled設定為true。 預設會啟用此組態,但對於已啟用 Unity Catalog...
值得指出的是在pandas.DataFrame中类似的用法是query函数,不同的是query()中表达相等的条件符号是"==",而这里filter或where的相等条件判断则是更符合SQL语法中的单等号"="。 groupby/groupBy:分组聚合 分组聚合是数据分析中最为常用的基础操作,其基本用法也与SQL中的group by关键字完全类似,既可直接根据某一字段执...
pyspark.sql.SparkSession: 是DataFrame和SQL函数的主要入口点。 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。
03 DataFrame DataFrame是PySpark中核心的数据抽象和定义,理解DataFrame的最佳方式是从以下2个方面: 是面向二维关系表而设计的数据结构,所以SQL中的功能在这里均有所体现 无论是功能定位还是方法接口均与pd.DataFrame极为相似,所以部分功能又是仿照后者设计
我们知道PySpark可以将DataFrame转换为Spark DataFrame,这为我们python使用Spark SQL提供了实现基础。且在spark3.3.0目录下的pyspark sql可以看到所有函数和类方法: 一、pyspark.sql.SparkSession 基础语法: class pyspark.sql.SparkSession(sparkContext: pyspark.context.SparkContext, jsparkSession: Optional[py4j.java_ga...
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。
我们通过使用Spark SQL来处理数据,会让我们更加地熟悉,比如可以用SQL语句、用SparkDataFrame的API或者Datasets API,我们可以按照需求随心转换,通过SparkDataFrame API 和 SQL 写的逻辑,会被Spark优化器Catalyst自动优化成RDD,即便写得不好也可能运行得很快(如果是直接写RDD可能就挂了哈哈)。