1. 创建DataFrame 首先,我们需要创建一个DataFrame作为示例数据。在Spark中,可以从多种数据源创建DataFrame,例如从文件、数据库、Hive表等。下面的代码演示了如何通过SparkSession创建一个DataFrame,并将数据加载到其中。 frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("Get colum...
首先,我们需要创建一个SparkSession对象,它是与Spark进行交互的入口点。 importorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("DataFrame Column Value").getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 5. 上述代码创建了一个名为"DataFrame Column Value"的应用程序,并获取或创建一个SparkSession对象。
if isinstance(obj, DataFrame): io.write(pprint.pformat(obj.take(10))) else: io.write(pprint.pformat(obj)) print io.getvalue() def get_context(conf, appName=None): import pyspark IS_SPARK_2 = hasattr(pyspark.sql, 'SparkSession') if not IS_SPARK_2: from pyspark import SparkContext ge...
使用DataFrame和DataSet API在性能和空间使用率上都有大幅地提升。 DataFrame和DataSet API是基于Spark SQL引擎之上构建的,会使用Catalyst生成优化后的逻辑和物理执行计划。尤其是无类型的DataSet[Row](DataFrame),它的速度更快,很适合交互式查询。 由于Spark能够理解DataSet中的JVM对象类型,所以Spark会将将JVM对象映射为Tu...
.appName("DataFrame")\ .getOrCreate()#getOrCreate获取或创建 关于Builder属性的源码 classBuilder(object):"""Builder for :class:`SparkSession`."""_lock=RLock() _options={} _sc=Nonedefconfig(self, key=None, value=None, conf=None):"""Sets a config option. Options set using this method ...
DataFrame中每条数据封装在Row中,Row表示每行数据,具体哪些字段位置,获取DataFrame中第一条数据。 如何构建Row对象:要么是传递value,要么传递Seq,官方实例代码: import org.apache.spark.sql._// Create a Row from values.Row(value1, value2, value3, ...)// Create a Row from a Seq of values.Row.from...
读取数据源并创建Dataframe:df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data.csv")这里的"data.csv"是数据源文件的路径,可以根据实际情况进行修改。 使用when函数和条件表达式来设置列的值:df = df.withColumn("new_column", when(df["condition_column"] == "condition_v...
92.pyspark.sql.functions.when(condition, value) 93.pyspark.sql.functions.udf(f, returnType=StringType) 参考链接 github.com/QInzhengk/Math-Model-and-Machine-Learning 公众号:数学建模与人工智能 RDD和DataFrame 1.SparkSession 介绍 SparkSession 本质上是SparkConf、SparkContext、SQLContext、HiveContext和Stre...
通过其创建DataFrame代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defcreateDFByJson(spark:SparkSession)={val df=spark.read.json("resources/test.json")df.show()} 结果为: 3.2 通过CSV文件创建 这里,首先需要导入一个包,可以在:https://www.mvnjar.com/com.databricks/spark-csv_2.11/1....
DataFrame中每条数据封装在Row中,Row表示每行数据,具体哪些字段位置,获取DataFrame中第一条数据。 如何构建Row对象:传递value即可,官方实例代码: frompyspark.sqlimportRow//Create a Rowfromvalues.Row(value1,value2,value3,...) 如何获取Row中每个字段的值呢?