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: RDD + DataFrame 的编程模式 如上面和MapReduce的比较中看到 Spark 在编程友好性上比MapReduce好一些,比较适合后端开发人员。 AI检测代码解析 import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.types._ // Create an RDD val peopleRDD = spark.sparkContext.textFile("examples/src/main/resource...
查询Hive 表:使用spark.sql方法执行 SQL 查询。 示例代码 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建 SparkSession 并启用 Hive 支持spark=SparkSession.builder \.appName("HiveQueryExample")\.config("spark.sql.warehouse.dir","/user/hive/warehouse")\.enableHi...
dtype: object Pandas-on-Spark vs Spark 函数 在Spark 中的 DataFrame 及其在 Pandas-on-Spark 中的最常用函数。注意,Pandas-on-Spark 和 Pandas 在语法上的唯一区别就是import pyspark.pandas as ps一行。 当你看完如下内容后,你会发现,即使您不熟悉 Spark,也可以通过 Pandas API 轻松使用。
File "/opt/cloudera/parcels/SPARK2-2.1.0.cloudera1-1.cdh5.7.0.p0.120904/lib/spark2/python/lib/pyspark.zip/pyspark/serializers.py", line 268, in dump_stream vs = list(itertools.islice(iterator, batch)) File "/opt/cloudera/parcels/SPARK2/lib/spark2/python/pyspark/sql/session.py", line...
Pandas-on-Spark vs Spark 函数 在Spark 中的 DataFrame 及其在 Pandas-on-Spark 中的最常用函数。注意,Pandas-on-Spark 和 Pandas 在语法上的唯一区别就是import pyspark.pandas as ps一行。 当你看完如下内容后,你会发现,即使您不熟悉 Spark,也可以通过 Pandas API 轻松使用。
两个库的数据对象都称为 DataFrame:pandas DataFrame vs PySpark DataFrame。 导入数据并检查其形状 复制 # pandas df=pd.read_csv('penguins.csv')df.shape# PySpark df=spark.read.csv('penguins.csv',header=True,inferSchema=True)df.count(),len(df.columns) ...
另一种方式是用过SQL查询,使用spark.sql()。这里正常的SQL语句都可以,非常方便。 数据建模准备 理解完基础数据RDD和DataFrame后,现在开始准备数据建模。 知道数据建模或机器学习的朋友应该都知道,在数据建模时,基本上80%的工作都是整理清洗处理数据。 准备数据无外乎就是让实际数据变得更可用,比如去重,缺失值处理,异...
下面是一个我常用的简单例子，用来处理有点乱的CSV数据：from pyspark.sql import SparkSession# 初始化Spark会话spark = SparkSession.builder.appName("Simple ETL").getOrCreate()# 提取：从CSV文件加载数据data = spark.read.csv("input_data.csv", header=True, inferSchema=True)# 转换：过滤数据并计算平均...
Spark SQL 对 Python 分配的变量没有可见性。 当你想创建一个表来使用 Spark SQL 查询时,你可以使用 createOrReplaceTempView() 方法。 此方法采用单个字符串参数,即您要使用的表的名称。 此转换将查看应用该方法的 Python 变量引用的数据框,并将创建对同一数据框的 Spark SQL 引用。 我们在下半部分看到了一个...