# 创建DataFrame df = spark.createDataFrame(data, schema) print(df.schema) df.show() 执行以上代码,输出结果如下: StructType(List(StructField(Category,StringType,false),StructField(ID,IntegerType,false),StructField(Value,DecimalType(10,2),true))) +---+---+---+ | Category| ID| Value| +...
2. 获取SparkContext 1. 获取sparkSession: se = SparkSession.builder.config(conf = SparkConf()).getOrCreate() 1. 获取sparkContext: sc = se.sparkContext 2. 获取sqlContext: sq = SparkSession.builder.getOrCreate() 3. 获取DataFrame: df = sqlContext.createDataFrame(userRows) 3. 读取文件 line...
) //创建一个schema val list:java.util.List[Row]=new java.util.ArrayList[Row]() //建立一个集合 假设一个集合records 遍历 val tmnl_id=records.key() //遍历结果加入集合 list.add(Row.fromSeq(tmnl_id)) val frame=sparkSession,createDataFrame(list,schema); frame.show(100) 1. 2. 3. 4. ...
1. 获取sparkSession: se = SparkSession.builder.config(conf = SparkConf()).getOrCreate() 2. 获取sparkContext: sc = se.sparkContext 3. 获取sqlContext: sq = SparkSession.builder.getOrCreate() 4. 获取DataFrame: df = sqlContext.createDataFrame(userRows) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 数据格式 1...
使用Python操作Spark SQL DataFrame时,如何对列进行重命名? 使用Python转换SparkSQL DataFrame中的列可以通过使用Spark的内置函数和表达式来实现。下面是一个完善且全面的答案: 在Spark中,可以使用withColumn()方法来转换DataFrame中的列。withColumn()方法接受两个参数,第一个参数是要添加或替换的列名,第二个参数是一个...
在python中将list转换为DataFrame (pandas) 在python中将路径列表转换为字典 在Python中将txt文件转换为字典 使用python将Dataframe转换为字典 将Python DataFrame转换为字典列表 在Python中将JSON输出转换为dataframe表 在Spark Streaming Python中将RDD转换为Dataframe ...
29: 5, 30: 6} def f(x): x=x.asDict() try: x['日期']=placedict[x['日期']] pass except: x['日期']=-1 pass return list(x.values()) pass # 保存原来的头 StructType = data.schema # 转换 datardd = data.rdd.map(f) # 转换完成 data = spark.createDataFrame(datardd, StructTyp...
{} for i in range(0, 3): alc = AgencyRecord() data[i] = alc column_list = [ 'agency_code', 'agency_id', 'agency_name', 'address_one', 'address_two', 'person_name', 'phone_number' ] spark.createDataFrame( list(data.values()), column_list ).createOrReplaceTempView("My...
很明显,Spark 无法完全替代 Hadoop,因为 Hadoop 由三部分组成:HDFS、MapReduce、YARN,分别对应存储、计算、资源调度,而 Spark 只负责计算。尽管 Spark 相较于 MapReduce 有巨大的性能优势,但 HDFS 和 YARN 仍然是许多大数据体系的核心架构,因此如果非要说替代,可以认为 Spark 替代了 Hadoop 内部的 MapReduce 组件。