df = spark.createDataFrame(data, ["name", "numbers"]) # 定义一个udf来处理数组列 def double_numbers(numbers): return [2 * num for num in numbers] # 注册udf double_numbers_udf = udf(double_numbers, ArrayType(IntegerType())) # 使用udf处理数组列并返回另一个数组 df = df.withColu...
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "numbers"]) # 定义一个udf来处理数组列 def double_numbers(numbers): return [2 * num for num in numbers] # 注册udf double_numbers_udf = udf(double_numbers, ArrayType(IntegerType())) # 使用udf处理数组列并返回另一个数组 df = df.withColumn(...
from pyspark.sql.types import StringType import datetime # 定义一个 udf 函数 def today(day): if day==None: return datetime.datetime.fromtimestamp(int(time.time())).strftime('%Y-%m-%d') else: return day udfday = udf(today, StringType()) sdf.withColumn('day', udfday(df.day)) 数据...
@F.udf(returnType=StringType())defconvertCaseDecorate(string):ifstringisNone:returnNoneelse:resStrArr=[]stringArr=string.split(" ")forxinstringArr:resStrArr.append(f"{x[0].upper()}{x[1:]}")return' '.join(resStrArr)df2.withColumn("Cureated Name",convertCaseDecorate(F.col("Name"))...
从UDF 返回简单类型:from pyspark.sql.types import * from pyspark.sql import functions as F def get_df(): d = [(0.0, 0.0), (0.0, 3.0), (1.0, 6.0), (1.0, 9.0)] df = sqlContext.createDataFrame(d, ['x', 'y']) return df df = get_df() df.show() # +---+---+ # | ...
(2) udf(f,returnType)自定义函数 data=[('AB3',2.3), ('2DA',4.5), ('48F',4.2)] new_func=func.udf(lambda x:True if x>3 else False,BooleanType()) df=spark.createDataFrame(data,['A','B']) df.select('B', new_func('B').alias('new_col')).show() ...
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), ...
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 repr(r) # dataframe转成RDD,通过map转换数据形式,最后获取10条数据 df.rdd.map(lambda r: test(r)).take(10) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 通过在Jupyterlab里面启动spark session之后,我们来看一下相关的进程父子关系。05920是Jupyterlab进...
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