pandas的dataframe与spark的dataframe】的更多相关文章

[Spark][Python][DataFrame][SQL]Spark对DataFrame直接执行SQL处理的例子 $cat people.json {"name":"Alice","pcode":"94304"}{"name":"Brayden","age":30,"pcode":"94304"}{"name&qu…
pandas的dataframe转spark的dataframe from pyspark.sql import SparkSession # 初始化spark会话 spark = SparkSession \ .builder \ .getOrCreate() spark_df = spark.createDataFrame(pandas_df) spark的dataframe转pandas的dataframe import pandas as pd pandas_df = spark_df.…
spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能.当然主要对类SQL的支持. 在实际工作中会遇到这样的情况,主要是会进行两个数据集的筛选.合并,重新入库. 首先加载数据集,然后在提取数据集的前几行过程中,才找到limit的函数. 而合并就用到union函数,重新入库,就是registerTemple注册成表,再进行写入到HIVE中. 不得不赞叹dataframe的强大. 具体示例:为了得到样本均衡的训练集,需要对两个数据集中各取相同的训练样本数目来组成,因此用到了这…
业务场景: 现在项目中需要通过对spark对原始数据进行计算,然后将计算结果写入到mysql中,但是在写入的时候有个限制: 1.mysql中的目标表事先已经存在,并且当中存在主键,自增长的键id 2.在进行将dataFrame写入表的时候,id字段不允许手动写入,因为其实自增长的 要求: 1.写入数据库的时候,需要指定字段写入,也就是说,只指定部分字段写入 2.在写入数据库的时候,对于操作主键相同的记录要实现更新操作,非插入操作 分析: spark本身提供了对dataframe的写入数据库的操作…
Spark将DataFrame进行一些列处理后,需要将之写入mysql,下面是实现过程 1.mysql的信息 mysql的信息我保存在了外部的配置文件,这样方便后续的配置添加. //配置文件示例: [hdfs@iptve2e03 tmp_lillcol]$ cat job.properties #mysql数据库配置 mysql.driver=com.mysql.jdbc.Driver mysql.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/database1?useSSL=…
Spark处理后的结果数据resultDataFrame可以有多种存储介质,比较常见是存储为文件.关系型数据库,非关系行数据库. 各种方式有各自的特点,对于海量数据而言,如果想要达到实时查询的目的,使用HBase作为存储的介质是非常不错的选择. 现需求是:Spark对Hive.mysql数据源进行处理,然后将resultDataFrame写入HBase,但是HBase和Spark不在用一个环境,即结果需要通过网络IO进行二次操作.所以此篇文章会采取某些手段来实现上述要求. 将DataFrame写…
[Spark][Python][RDD][DataFrame]从 RDD 构造 DataFrame 例子 from pyspark.sql.types import * schema = StructType( [ StructField("age",IntegerType(),True), StructField("name",StringType(),True), StructField("pcode",StringType(),True)…
[Spark][Python][DataFrame][RDD]DataFrame中抽取RDD例子 sqlContext = HiveContext(sc) peopleDF = sqlContext.read.json("people.json") peopleRDD = peopleDF.map(lambda row: (row.pcode,row.name)) peopleRDD.take(5) Out[5]: [(u'94304', u'Alice'),(u'94304', u'…
[Spark][Python][DataFrame][RDD]从DataFrame得到RDD的例子 $ hdfs dfs -cat people.json {"name":"Alice","pcode":"94304"}{"name":"Brayden","age":30,"pcode":"94304"}{"name&…