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...
1、初始化: a)声明: from pyspark import SparkContext, SparkConf from pyspark.sql import HiveContext, Row from pyspark.sql import SQLContext, Row from pyspark.sql.types import IntegerType b)创建SQL上下文环境: sc = SparkContext(conf = SparkConf().setAppName('local')) sqlContext = SQLContext(...
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...
sc = SparkSession.builder.appName("PysparkExample")\ .config ("spark.sql.shuffle.partitions", "50")\ .config("spark.driver.maxResultSize","5g")\ .config ("spark.sql.execution.arrow.enabled", "true")\ .getOrCreate() 想了解SparkSession每个参数的详细解释,请访问pyspark.sql.SparkSession。 3...
spark=SparkSession.builder \.appName("Python Spark SQL Batch Execution")\.getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 5. 批量执行 SQL 在PySpark 中,我们可以使用 DataFrame API 来执行 SQL 查询。以下是批量执行 SQL 的示例代码: frompyspark.sqlimportDataFrame# 创建示例 DataFramedata=[("Alice",34),("Bob",23...
在Python中使用Apache Spark进行数据分析时,主要使用PySpark库。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
我们按 capacity_GB 列分组。 这是一个计算列。 就像在 PySpark 中一样,可以使用 SQL 中的常用语法执行算术运算。 此外,pow() 函数(在 pyspark.sql.functions 中可用)也在 Spark SQL 中实现。 如果您需要查看哪些函数可以开箱即用,Spark SQL API 文档包含必要的信息(内置函数)。
3.编写python SparkSQL程序 # -*- coding: utf-8 -*-""" Created on Wed Feb 22 15:07:44 2017 练习SparkSQL @author: wanghuan """frompyspark.sqlimportSparkSession spark=SparkSession.builder.master("spark://cent0s7Master:7077").appName("Python Spark SQL basic example").config("spark.some...