一.读取csv文件 1.用pandas读取 import pandas as pd from pyspark.sql import SparkSession spark=SparkSession.builder.appName("test").getOrCreate() f=pd.read_csv("filePath") df=spark.createDataFrame(f) 但是pandas和spark数据转换的时候速度很慢,所以不建议这么做 2.直接读取 spa…

一.dataframe操作大全 https://blog.csdn.net/dabokele/article/details/52802150 https://www.jianshu.com/p/009126dec52f spark左外连接:https://blog.csdn.net/iduanyingjie/article/details/57449539 structField.structType.schame:https://blog.csdn.net/legotime/article/…

pandas包 # 引入包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt Series Series 是一维带标签的数组,数组里可以放任意的数据(整数,浮点数,字符串,Python Object).其基本的创建函数是: s = pd.Series(data, index=index) 其中 index 是一个列表,用来作为数据的标签.data 可以是不同的数据类型: Python 字典 ndarray…

Spark Dataset DataFrame 操作 相关博文参考 sparksql中dataframe的用法 一.Spark2 Dataset DataFrame空值null,NaN判断和处理 1.1 显示前10条数据 1.2 删除所有列的空值和NaN 1.3 删除某列的空值和NaN 1.4 删除某列的非空且非NaN的低于10的 1.5 填充所有空值的列 1.6 对指定的列空值填充 1.7 查询空值列 1.8 查询非空列 二.Dataset行列操作和执行计划 2.1 常用包 2.2 创建Spa…

转:https://blog.csdn.net/weimingyu945/article/details/77981884 感谢! ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 基本操作:   运行时获取spark版本号(以spark 2.0.0为例): sparksn = SparkSession.builder.appName("P…

Spark SQL中的DataFrame类似于一张关系型数据表.在关系型数据库中对单表或进行的查询操作,在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现.可以参考,Scala提供的DataFrame API. 本文中的代码基于Spark-1.6.2的文档实现. 一.DataFrame对象的生成 Spark-SQL可以以其他RDD对象.parquet文件.json文件.hive表,以及通过JDBC连接到其他关系型数据库作为数据源来生成DataFrame对象.本文将以MySQL数据库为数据源,…

这一次我的学习笔记就不直接用官方文档的形式来写了了,而是写成类似于“知识图谱”的形式,以供日后参考. 下面是所谓“知识图谱”,有什么用呢? 1.知道有什么操作(英文可以不看) 2.展示本篇笔记的结构 3.以后忘记某个函数某个参数时,方便查询   原来写的地方是,那儿的代码看起来会舒服很多: https://www.yuque.com/u86460/dgt6mu/tlywuc      创建 df.Dataframe(data,index) 1.data类型是字典 字典由series构成 >>&…

Spark SQL中的DataFrame类似于一张关系型数据表.在关系型数据库中对单表或进行的查询操作,在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现.可以参考,Scala提供的DataFrame API. 本文中的代码基于Spark-1.6.2的文档实现. 一.DataFrame对象的生成 Spark-SQL可以以其他RDD对象.parquet文件.json文件.Hive表,以及通过JDBC连接到其他关系型数据库作为数据源来生成DataFrame对象.本文将以MySQL数据库为数据源,…

1.去除重复项drop_duplication #去除重复项drop_duplication import pandas as pd df = pd.DataFrame({"col1":[1, 1, 2, 2], "col2" : ["a", "a", "b", "b"]}) print(df) #指定某个列,保留第一出现的元素 df.drop_duplicates("col1…

https://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/51042970 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dat…