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()))
# |-- 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=...
['hellow python'],['hellow java']]) df = spark.createDataFrame(rdd1,schema='value STRING') df.show() def str_split_cnt(x): return [(i,'1') for i in x.split(' ')] obj_udf = F.udf(f=str_split_cnt,returnType=ArrayType(elementType=ArrayType(StringType())) ...
问题描述:spark的transform阶段存在两种类型的自定义函数:udf和pandas_udf。示例如下: @udf(returnType=ArrayType(IntegerType())) def get_array_int(x): return list(json.loads(x)) @udf(returnType=IntegerType()) def get_nozero_num(x):
(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...
4.2 pyspark.sql.functions.udf() & 数据类型 4.2.1 IntegerType() 4.2.2 ArrayType(StringType()) 4.2.3 StructType() 5 UDAF 用户定义聚合函数 6 开窗函数 6.1 聚合窗口函数 6.2 排序窗口函数 7 DataFrame 缓存 8 保存DataFrame 到hive 1 SparkSession 执行环境入口 from pyspark.sql import SparkSession, ...
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), ...
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...
count=random.randint(1,len(labels)-1)returnlabels[:count]# ArrayType代表数组型df=df.withColumn('labels',udf(get_labels,types.ArrayType(types.StringType()))()) df.show()===>> +---+---+---+ |name|age| labels| +---+---+-...