from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import udf from pyspark.sql.types import ArrayType, IntegerType # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 创建示例数据 data = [("Alice", [1, 2, 3]), ("Bob", [4, 5, 6]), ("Charlie", [7, 8,...
# |-- list: array (nullable = true) # | |-- element: integer (containsNull = true) # |-- map: map (nullable = true) # | |-- key: float # | |-- value: string (valueContainsNull = true) 从UDF 返回复杂数据类型: df = get_df() df = df.groupBy('x').agg(F.collect_list...
# returnType 为返回数据的数据类型 convert_udf_lambda = F.udf(lambda z: convertCase(z), returnType=StringType()) 方式二:直接传入函数 convert_udf = F.udf(f=convertCase, returnType=StringType()) 方式三:装饰器 @F.udf(returnType=StringType()) def convertCaseDecorate(string): resStrArr=...
def get_array_int(x): return list(json.loads(x)) @udf(returnType=IntegerType()) def get_nozero_num(x): cnt = 0 for i in x: if i != 0: cnt +=1 return cnt df = df.withColumn("scene_seq", get_array_int(df.scene_seq)) df = df.withColumn('scene_num', get_nozero_num(...
(1)使用udf自行编写代码进行扩展。 (2)使用现有的,像sklearn中的api。(不同框架的之间的切换往往需要转换数据结构) 例子如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ''' 模型评估模块:· pyspark api · sklearn api ''' import numpy as np from pyspark.ml.linalg import Vectors from...
为了嵌入新字段,我们将编写一个 UDF,它将未分解的字段作为参数并返回一个新字段经理嵌入到我们想要的级别,即隶属关系数组。 定义return_schema在数组中有新字段隶属关系: return_schema = (ArrayType(StructType([ StructField("名字", StringType(), True), ...
from pyspark.sql.functions import udf from pyspark.sql.types import StringType #函数返回值的类型,要注意原来的数据类型是什么,注意保持一致 df21 = df.select("tenure") def avg_(x): if x >= 30: return "yes" else: return "no" func = udf(avg_,returnType=StringType()) #注册函数 df22 ...
本书将帮助您实施一些实用和经过验证的技术,以改进 Apache Spark 中的编程和管理方面。您不仅将学习如何使用 Spark 和 Python API 来创建高性能的大数据分析,还将发现测试、保护和并行化 Spark 作业的技术。 本书涵盖了 PySpark 的安装和设置、RDD 操作、大数据清理和整理,以及将数据聚合和总结为有用报告。您将学习...
return "Hard" elif total_duration > 1800 and total_duration < 3600: return "Medium" elif total_duration < 1800: return "Easy" else: return "Unkown" func_udf = udf(difficulty, IntegerType()) new_emp_final_1 = new_emp_final_1.withColumn("difficulty", func_udf(new_emp_final_1.cookTime...
# 自定义函数(计算AUC),并且变成UDF """注意:自定义函数的重点在于定义返回值的数据类型,这个返回值的数据类型必须与该函数return值的数据类型一致,否则会报错。 该例子中,该函数return的值auc,是string类型,在将该函数定义成udf的时候,指定的返回值类型,也必须是string!!""" ...