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这篇CFSDN的博客文章pyspark创建DataFrame的几种方法由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
为了便于操作,使用pyspark时我们通常将数据转为DataFrame的形式来完成清洗和分析动作.
在上一篇pyspark基本操作有提到RDD也是spark中的操作的分布式数据对象.
这里简单看一下RDD和DataFrame的类型.
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print
(
type
(rdd))
# <class 'pyspark.rdd.RDD'>
print
(
type
(df))
# <class 'pyspark.sql.dataframe.DataFrame'>
|
翻阅了一下源码的定义,可以看到他们之间并没有继承关系.
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class
RDD(
object
):
"""
A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark.
Represents an immutable, partitioned collection of elements that can be
operated on in parallel.
"""
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class
DataFrame(
object
):
"""A distributed collection of data grouped into named columns.
A :class:`DataFrame` is equivalent to a relational table in Spark SQL,
and can be created using various functions in :class:`SparkSession`::
...
"""
|
RDD是一种弹性分布式数据集,Spark中的基本抽象。表示一种不可变的、分区储存的集合,可以进行并行操作。 DataFrame是一种以列对数据进行分组表达的分布式集合, DataFrame等同于Spark SQL中的关系表。相同点是,他们都是为了支持分布式计算而设计.
但是RDD只是元素的集合,但是DataFrame以列进行分组,类似于MySQL的表或pandas中的DataFrame.
实际工作中,我们用的更多的还是DataFrame.
尝试第一种情形发现,仅仅传入二元组,结果是没有列名称的。 于是我们尝试第二种,同时传入二元组和列名称.
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a
=
[(
'Alice'
,
1
)]
output
=
spark.createDataFrame(a).collect()
print
(output)
# [Row(_1='Alice', _2=1)]
output
=
spark.createDataFrame(a, [
'name'
,
'age'
]).collect()
print
(output)
# [Row(name='Alice', age=1)]
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这里collect()是按行展示数据表,也可以使用show()对数据表进行展示.
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spark.createDataFrame(a).show()
# +-----+---+
# | _1| _2|
# +-----+---+
# |Alice| 1|
# +-----+---+
spark.createDataFrame(a, [
'name'
,
'age'
]).show()
# +-----+---+
# | name|age|
# +-----+---+
# |Alice| 1|
# +-----+---+
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d
=
[{
'name'
:
'Alice'
,
'age'
:
1
}]
output
=
spark.createDataFrame(d).collect()
print
(output)
# [Row(age=1, name='Alice')]
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a
=
[(
'Alice'
,
1
)]
rdd
=
sc.parallelize(a)
output
=
spark.createDataFrame(rdd).collect()
print
(output)
output
=
spark.createDataFrame(rdd, [
"name"
,
"age"
]).collect()
print
(output)
# [Row(_1='Alice', _2=1)]
# [Row(name='Alice', age=1)]
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from
pyspark.sql
import
Row
a
=
[(
'Alice'
,
1
)]
rdd
=
sc.parallelize(a)
Person
=
Row(
"name"
,
"age"
)
person
=
rdd.
map
(
lambda
r: Person(
*
r))
output
=
spark.createDataFrame(person).collect()
print
(output)
# [Row(name='Alice', age=1)]
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from
pyspark.sql.types
import
*
a
=
[(
'Alice'
,
1
)]
rdd
=
sc.parallelize(a)
schema
=
StructType(
[
StructField(
"name"
, StringType(),
True
),
StructField(
"age"
, IntegerType(),
True
)
]
)
output
=
spark.createDataFrame(rdd, schema).collect()
print
(output)
# [Row(name='Alice', age=1)]
|
df.toPandas()可以把pyspark DataFrame转换为pandas DataFrame.
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df
=
spark.createDataFrame(rdd, [
'name'
,
'age'
])
print
(df)
# DataFrame[name: string, age: bigint]
print
(
type
(df.toPandas()))
# <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
# 传入pandas DataFrame
output
=
spark.createDataFrame(df.toPandas()).collect()
print
(output)
# [Row(name='Alice', age=1)]
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output
=
spark.
range
(
1
,
7
,
2
).collect()
print
(output)
# [Row(id=1), Row(id=3), Row(id=5)]
output
=
spark.
range
(
3
).collect()
print
(output)
# [Row(id=0), Row(id=1), Row(id=2)]
|
通过临时表得到DataFrame 。
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spark.registerDataFrameAsTable(df,
"table1"
)
df2
=
spark.table(
"table1"
)
b
=
df.collect()
=
=
df2.collect()
print
(b)
# True
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在createDataFrame中可以指定列类型,只保留满足数据类型的列,如果没有满足的列,会抛出错误.
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a
=
[(
'Alice'
,
1
)]
rdd
=
sc.parallelize(a)
# 指定类型于预期数据对应时,正常创建
output
=
spark.createDataFrame(rdd,
"a: string, b: int"
).collect()
print
(output)
# [Row(a='Alice', b=1)]
rdd
=
rdd.
map
(
lambda
row: row[
1
])
print
(rdd)
# PythonRDD[7] at RDD at PythonRDD.scala:53
# 只有int类型对应上,过滤掉其他列。
output
=
spark.createDataFrame(rdd,
"int"
).collect()
print
(output)
# [Row(value=1)]
# 没有列能对应上,会抛出错误。
output
=
spark.createDataFrame(rdd,
"boolean"
).collect()
# TypeError: field value: BooleanType can not accept object 1 in type <class 'int'>
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spark.registerDataFrameAsTable(df,
"table1"
)
spark.dropTempTable(
"table1"
)
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print
(spark.getConf(
"spark.sql.shuffle.partitions"
))
# 200
print
(spark.getConf(
"spark.sql.shuffle.partitions"
, u
"10"
))
# 10
print
(spark.setConf(
"spark.sql.shuffle.partitions"
, u
"50"
))
# None
print
(spark.getConf(
"spark.sql.shuffle.partitions"
, u
"10"
))
# 50
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spark.registerFunction(
"stringLengthString"
,
lambda
x:
len
(x))
output
=
spark.sql(
"SELECT stringLengthString('test')"
).collect()
print
(output)
# [Row(stringLengthString(test)='4')]
spark.registerFunction(
"stringLengthString"
,
lambda
x:
len
(x), IntegerType())
output
=
spark.sql(
"SELECT stringLengthString('test')"
).collect()
print
(output)
# [Row(stringLengthString(test)=4)]
spark.udf.register(
"stringLengthInt"
,
lambda
x:
len
(x), IntegerType())
output
=
spark.sql(
"SELECT stringLengthInt('test')"
).collect()
print
(output)
# [Row(stringLengthInt(test)=4)]
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可以查看所有临时表名称和对象.
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spark.registerDataFrameAsTable(df,
"table1"
)
print
(spark.tableNames())
# ['table1']
print
(spark.tables())
# DataFrame[database: string, tableName: string, isTemporary: boolean]
print
(
"table1"
in
spark.tableNames())
# True
print
(
"table1"
in
spark.tableNames(
"default"
))
# True
spark.registerDataFrameAsTable(df,
"table1"
)
df2
=
spark.tables()
df2.
filter
(
"tableName = 'table1'"
).first()
print
(df2)
# DataFrame[database: string, tableName: string, isTemporary: boolean]
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前提是需要下载jar包。 Mysql-connector-java.jar 。
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from
pyspark
import
SparkContext
from
pyspark.sql
import
SQLContext
import
pyspark.sql.functions as F
sc
=
SparkContext(
"local"
, appName
=
"mysqltest"
)
sqlContext
=
SQLContext(sc)
df
=
sqlContext.read.
format
(
"jdbc"
).options(
url
=
"jdbc:mysql://localhost:3306/mydata?user=root&password=mysql&"
"useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useJDBCCompliantTimezoneShift=true&"
"useLegacyDatetimeCode=false&serverTimezone=UTC "
, dbtable
=
"detail_data"
).load()
df.show(n
=
5
)
sc.stop()
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参考 。
RDD和DataFrame的区别 spark官方文档 翻译 之pyspark.sql.SQLContext 。
到此这篇关于pyspark创建DataFrame的几种方法的文章就介绍到这了,更多相关pyspark创建DataFrame 内容请搜索我以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我! 。
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39198406/article/details/104916715 。
最后此篇关于pyspark创建DataFrame的几种方法的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于pyspark创建DataFrame的几种方法的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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