frompyspark.sql.functionsimportcreate_map, map_keys, map_values# 创建一个Mapdf.select(create_map("key1","value1","key2","value2")).show()# 获取map中的所有keydf.select(map_keys("map")).show()# 获取map中的所有valuedf.select(map_values("map")).show() 二、SparkSQL中的高级函数及其...
Spark Session是与Spark交互的入口,类似于一个数据库连接。 frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建Spark Sessionspark=SparkSession.builder \.appName("Spark SQL Example")\.getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 创建DataFrame 在使用Spark SQL之前,我们通常需要准备数据。这里我们可以使用PySpark的DataFrame来存...
spark=SparkSession.builder\ .appName("Spark SQL basic test")\ .getOrCreate() 注意:一定要有“\” 其中还可以指定操作,比如连接Mongodb的操作,支持Hive的操作,具体的写法类似于如下: frompyspark.sqlimportSparkSessionif__name__ =='__main__': spark=SparkSession.builder\ .appName("Spark SQL basic ...
以下是一些常用的PySpark语法: 导入库和创建SparkSession: frompyspark.sqlimportSparkSessionspark=SparkSession.builder \ .appName("Python Spark Data Analysis") \ .getOrCreate() 复制代码 读取数据源(如CSV、JSON、Parquet等): #从CSV文件中读取数据df= spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema...
模块名称:PySpark-SparkBase_3.1.2,PySpark-SparkCore_3.1.2,PySpark-SparkSQL_3.1.2 文件夹: main pyspark的代码 data 数据文件 config 配置文件 test 常见python测试代码放在test中 应用入口:SparkContext http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html WordCount代码实战 需求:给你一个文本文...
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.context import SparkContext from pyspark.sql.functions import *from pyspark.sql.types import *from datetime import date, timedelta, datetime import time 2、初始化SparkSession 首先需要初始化一个Spark会话(SparkSession)。通过SparkSession帮助可以创建DataFrame...
# spark.sql("select * from swimmersJSON").collect() swimmersJSON.printSchema() # 输出结果 # root # |-- age: long (nullable = true) # |-- eyeColor: string (nullable = true) # |-- id: string (nullable = true) # |-- name: string (nullable = true) ...
在SQL、Spark中我们主要掌握表的增、删、改、查、表连接、子查询以及窗口函数的运用和SQL语句的执行顺序。 在Python中我们要掌握最基本的数据结构,包括列表、字典、字符串、元祖、数组、集合。还需要掌握基本的语句,比如说IF语句、For循环、while 循环。还要熟练运用Python中的各种库,比如有numpy/pandas等等。最后还有...