【Example1】 spark=SparkSession.builder.appName("boye").getOrCreate() sc=spark.sparkContext textFile= sc.textFile("file:///usr/local/test/urls") rdd= textFile.map(lambdax:x.split("\t")).filter(lambdax:len(x)==2) df= spark.createDataFrame(rdd,schema=["rowkey","url"]) df.write...
from pyspark.sql.functions import lit df = sqlContext.createDataFrame( [(1, "a", 23.0), (3, "B", -23.0)], ("x1", "x2", "x3")) from pyspark.sql.functions import monotonically_increasing_id df = df.withColumn("id", monotonically_increasing_id()) df.show() +---+---+---+-...
对于Spark Streaming,我们需要使用StreamingContext 对于Spark SQL,使用SQLContext 对于Hive,使用HiveContext 但是随着DataSet和DataFrame的 API 逐渐成为标准的 API,就需要为他们建立接入点。所以在 Spark2.0 中,引入SparkSession作为DataSet和DataFrameAPI 的切入点,SparkSession封装了SparkConf、SparkContext和SQLContext。为了...
from pyspark.sql.datasource import DataSource, DataSourceReader from pyspark.sql.types import StructType class FakeDataSource(DataSource): """ An example data source for batch query using the `faker` library. """ @classmethod def name(cls): return "fake" def schema(self): return "name stri...
SparkSQL应用示例(Spark1.6) 详细代码 frompysparkimportSparkContext, SparkConffrompyspark.sqlimportOdpsContextif__name__ =='__main__': conf = SparkConf().setAppName("odps_pyspark") sc = SparkContext(conf=conf) sql_context = OdpsContext(sc) sql_context.sql("DROP TABLE IF EXISTS spark_sql_...
SparkSQL应用示例(Spark1.6) 详细代码 frompysparkimportSparkContext, SparkConffrompyspark.sqlimportOdpsContextif__name__ =='__main__': conf = SparkConf().setAppName("odps_pyspark") sc = SparkContext(conf=conf) sql_context = OdpsContext(sc) sql_context.sql("DROP TABLE IF EXISTS spark_sql_...
--- 8、SQL操作 --- --- 9、读写csv --- 延伸一:去除两个表重复的内容 参考文献 1、--- 查 --- — 1.1 行元素查询操作 — 像SQL那样打印列表前20元素 show函数内可用int类型指定要打印的行数: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud ...
from pyspark.context import SparkContext from pyspark.sql.functions import *from pyspark.sql.types import *from datetime import date, timedelta, datetime import time 2、初始化SparkSession 首先需要初始化一个Spark会话(SparkSession)。通过SparkSession帮助可以创建DataFrame,并以表格的形式注册。其次,可以执行SQ...
pyspark.streaming.StreamingContext 一个定义在Spark Streaming库中定义的类, 每一个Spark Streaming 应用都必须创建这个类 pyspark.streaming.DStrem:离散数据流,是Spark Streaming处理数据流的主要对象 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...
from pyspark.sql.types import DoubleType #创建sparkSession对象 ss = SparkSession.builder.getOrCreate() #读取本地csv文件,并为每列设置名称 #pyspark中一条语句换行需要加斜杠 df = ss.read.format("csv").option("delimiter", " ").load("file:///root/example/LifeExpentancy.txt") \ ...