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data_df = spark.read.parquet(PARQUET_FILE)
print(f'RDD Count: {data_df.count()}') # 6B+
data_sample = data_df.sample(True, 0.0000015).take(6400)
sample_df = data_sample.toPandas()
def get_batch():
for row in sample_df.itertuples():
# TODO: put together a batch size of BATCH_SIZE
yield row
for i in range(10):
print(next(get_batch()))
最佳答案
我不相信 spark 让您对数据进行偏移或分页。
但是您可以添加一个索引,然后对其进行分页,首先:
from pyspark.sql.functions import lit
data_df = spark.read.parquet(PARQUET_FILE)
count = data_df.count()
chunk_size = 10000
# Just adding a column for the ids
df_new_schema = data_df.withColumn('pres_id', lit(1))
# Adding the ids to the rdd
rdd_with_index = data_df.rdd.zipWithIndex().map(lambda (row,rowId): (list(row) + [rowId+1]))
# Creating a dataframe with index
df_with_index = spark.createDataFrame(chunk_rdd,schema=df_new_schema.schema)
# Iterating into the chunks
for chunk_size in range(0,count+1 ,chunk_size):
initial_page = page_num*chunk_size
final_page = initial_page + chunk_size
where_query = ('pres_id > {0} and pres_id <= {1}').format(initial_page,final_page)
chunk_df = df_with_index.where(where_query).toPandas()
train_on_batch(chunk_df) # <== Your function here
关于python - 如何使用 pyspark 从 Spark 中批量获取行,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/60645256/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!