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PySpark的认识和使用
简介
DataFrame在Spark 1.3时加入,其前身是Spark 1中的SQL Context、Streaming Context、Hive Context等对象,它类似于关系数据库中的表,是行和列进行组织数据。
DataFrame相当是一张二维表,可以使用SparkSession中的各种函数来创建。
按照和上小节对Spark RDD的方式进行对Spark DataFrame进行说明,且由于Spark DataFrame是在Spark 2中添加的,通过使用SparkSession进行创建,所以通过以下的步骤进行演示。
1-打开官方文档和JupyterLab
PySpark中SparkSession类的文档:https://spark.apache

本文档介绍了如何在PySpark中操作DataFrame,从创建SparkSession对象到读取数据生成DataFrame,再到对DataFrame的数据操作。内容包括打开官方文档和JupyterLab,创建SparkSession,通过SparkSession读取数据,以及DataFrame的各种功能函数的分类和使用。
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