第二步:创建一个 Spark 会话 # 创建一个 Spark 会话,Spark 会话是应用与 Spark 交互的入口spark=SparkSession.builder \.appName("StructType Example")\.getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 第三步:定义一个结构化数据模型(StructType) # 使用 StructType 定义一个 Schema,其中包含多个字段schema=StructType([Struct...
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate() data = [("Alice", 1), ("Bob", 2)] schema = StructType([ StructField("name", StringType(), True), StructFiel...
每一个类型必须是DataType类的子类,包括 ArrayType,BinaryType,BooleanType,CalendarIntervalType,DateType,HiveStringType,MapType,NullType,NumericType,ObjectType,StringType,StructType,TimestampType 有些类型比如IntegerType,DecimalType,ByteType等是NumericType的子类 1 withColumn方法 from pyspark.sql.types import In...
sql.types import StructField, MapType, StringType, IntegerType, StructType # 常用的还包括 DateType 等 people_schema= StructType([ StructField('address', MapType(StringType(), StringType()), True), StructField('age', LongType(), True), StructField('name', StringType(), True), ]) df...
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType # 初始化SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate() # 定义字典数据 data = [ {"name": "Alice", "age": 30}, {"name": "Bob", "age": 25}...
from pyspark.sql.types import StructField, MapType, StringType, IntegerType, StructType # 常用的还包括 DateType 等 people_schema= StructType([ StructField('address', MapType(StringType(), StringType()), True), StructField('age', LongType(), True), StructField('name', StringType(), True...
Word2Vec Example 说明:英语中one,two,three,four,five分别对应西班牙语的uno,dos,tres,cuatro,cinoco 可以看出,5个词在两个向量空间中的相对位置差不多,说明两种不同语言对应向量空间的结构之间具有相似性,进一步说明了在词向量空间中利用距离刻画词与词之间相似度的合理性。此外,对于句子、文档也可以用句子向量及...
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...
【Example2】 fields =[ ('uid',StringType()), ('url',StringType()),#('age',IntegerType())] schema= StructType([StructField(e[0],e[1],True)foreinfields]) df= spark.read.csv(path="/usr/local/test/urls",schema=schema,sep="\t",header=False) ...
frompyspark.sql.typesimportStructType,StructField,StringType,IntegerType# 定义 Schemaschema=StructType([StructField("id",IntegerType(),True),StructField("name",StringType(),True),StructField("city",StringType(),True),StructField("date",StringType(),True)# 作为分区字段])# 创建示例数据data=[(1...