一、本地csv文件读取: 最简单的方法: 或者采用spark直接读为RDD 然后在转换 此时lines 为RDD。如果需要转换成dataframe: schema = StructType([StructField('HWMC ...
弹性分布式数据集 RDD 是一组不可变的JVM对象的分布集,可以用于执行高速运算,它是Apache Spark的核心。 在pyspark中获取和处理RDD数据集的方法如下: . 首先是导入库和环境配置 本测试在linux的pycharm上完成 . 然后,提供hdfs分区数据的路径或者分区表名 .sc.textFile进行读取,得到RDD格式数据 lt 还可以用 spark.sparkContext ...
2020-03-14 18:21 0 3193 推荐指数:
一、本地csv文件读取: 最简单的方法: 或者采用spark直接读为RDD 然后在转换 此时lines 为RDD。如果需要转换成dataframe: schema = StructType([StructField('HWMC ...
pyspark创建RDD的方式主要有两种,一种是通过spark.sparkContext.textFile 或者 sparkContext.textFile读取生成RDD数据;另一种是通过spark.sparkContext.parallelize创建RDD数据。 1. 首先导入库和进行环境配置 ...
pyspark rdd.py文件代码纪录 代码版本为 spark 2.2.0 1.RDD及常见算子 2.PipelinedRDD 3. RDD中join算子的实现 join实现代码记录 ...
be operated on in parallel. 弹性分布式数据集(RDD),Spark中的 ...
开始新的东西,其实很多操作在第二篇的时候就有所介绍啦。在这里继续学习一遍加深一下印象。 1关于RDD (1) RDD-----Resilient Distributed Dataset,弹性分布式数据集。这些元素在多个节点上运行和操作,以便在集群上进行并行处理。 (2)RDD是弹性 ...
相比于pandas,pyspark的dataframe的接口和sql类似,比较容易上手。 搭建python3环境 建议使用miniconda3 下载地址:https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/miniconda/ 选择py37版本 conda镜像配置 ...