spark dataframe中的for和if

最新推荐文章于 2024-06-30 03:28:50 发布
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本文探讨了在编程中使用map替代for循环以提高代码运行效率的方法，特别是在JVM环境下，map相比于if和for提供了更好的性能。文章还提到了Python中dataframe的for和if的使用技巧，通过实例说明了如何优化代码。
[Spark进阶]-- Spark Dataframe操作
欢迎来到我的博客，一起探索代码里的世界！
07-05 8040
参考：https://github.com/rklick-solutions/spark-tutorial/wiki/Spark-SQL#introduction Skip to co Spark SQL is a component on top of Spark Core that introduces a new data abstraction called SchemaRDD, w...
Spark DataFrame、Spark SQL、Spark Streaming入门教程
pysense的博客
01-14 2258
文章目录前言1、RDD、Spark DataFrame、Spark SQL、Spark Streaming2、Spark DataFrame2.1 创建基本的Spark DataFrame2.2 从各类数据源创建Spark DataFrame2.3 Spark DataFrame持久化数据2.4 Dataframe常见的API3、Spark SQL4、Spark Streaming实时计算TCP...
Spark-在循环中使用DataFrame
qq_35583915的博客
07-25 1236
背景     在业务处理中，经常处理相同的逻辑，只不过每次处理时数据的指标范围不同而已；因此使用循环处理，每次传入不同的参数值，是提高代码质量的必要手段。 代码 val times = Map( param_key1 -> param_value1, param_ke2 -> param_value2, param_ke3 -> param_value3, param_ke4 -> param_value4 ) spark.sql(s"
DataFrame 操作之 if 判断
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spark dataframede 的内容可以用filter，但是有时候逻辑不太实用，if用法;  loadData.printSchema() val mid1 = loadData.withColumn("mont", loadData("sum")+1) .dropDuplicates("id").selectExpr("*","if(id=1,'张三','李四') as name") ...
Spark动态DataFrame实现
SJH2725970073的博客
02-08 1249
在Spark中如何实现在运行中，如何动态修改DataFrame表结构呢？ 您可以参照以下，动态添加gender，address的方式 test("动态DataFrame测试"){ val frame = spark.table("app_offline.task_table_zhihuiya") val schema: StructType = frame.schema .add("gender", StringType) .add("address", String
spark操作dataframe
仰望星空的小随
08-02 2881
1.创建dataframe 1.1读取文件来创建dataframe from pyspark.sql import SparkSession #sparkSession为同统一入口 #创建spakr对象 spark = SparkSession\ .builder\ .appName('readfile')\ .getOrCreate() # 1.读取csv,parquet等文件文件 logFilePath = 'births_train.csv' log_df = spark.
Spark基本使用-DataFrame
BaideS的博客
09-03 1345
基本使用说明 Spark是一个计算框架，其最简单的对数据的处理方法是对DataFrame，虽然功能有限，但是对于非特大的数据量，也基本上够用了，故此处记录DataFrame的处理方法； 创建DataFrame的通用前提及方法； 创建SparkSession的实例； 由SparkSession的实例去创建DataFrame； 操作DataFrame的两种方式； 类pandas方法； 类SQL方法； 简单的性能优化； 写好脚本后，如何提交； 用spark-submit提交的方法； 创建Da
spark dataframe预处理---表堆叠，横向堆叠与纵向堆叠
czy的博客
04-15 2158
数据准备 //表1 scala> val df1 = spark.createDataFrame(Seq(("aaa", 14, 1), ("bbb", 30, 2), ("ccc", 45, 3), ("bbb", 56, 4)) ).toDF("R1","R2","R3") scala> df1.show +---+---+---+ | R1| R2| R3| +---+---...
Spark中对dataframe内重复列求和
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06-08 2436
前言 在处理dataframe中的字段名是，发现有些字段名在处理后是重复，于是新定义了策略，对这些相同列名的字段进行求和合并 summing the duplicated columns 代码实现 #Hanle Duplicates from operator import add from functools import reduce import collections original_columns = [...] columns_after_cleanup=[...] counter=colle
[使用SparkSQL操作DataFrame]
程序车轮
06-01 9440
    SparkSql 是一种处理结构化模型数据的Spark模块,它提供了一种叫做DataFrame抽象编程，它也可以作为分布式Sql查询引擎, SparkSql可以从已经安装的Hive服务中读取数据，也可以从RDBMS 数据库中读取数据。    在Spark2.0之后，引入了SparkSession新概念。SparkSession实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以...
Spark记录-Scala语句（运算符-if-for-while-try-模式匹配）
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Scala条件运算符 Scala条件运算符在下表中列出。 运算符 操作 描述 && 与 运算符左侧和右侧的值为true。仅当左侧为真时，右侧才被计算。 || 或 左侧或右侧的至少一个值为true。仅当左边为假时才计算右侧。 > 大于 左侧的值大于右侧的值。 ...
Spark开发_简单DataFrame判空赋值逻辑
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Spark开发_简单DataFrame判空赋值逻辑。
【Spark】Spark常用方法总结3-DataFrame常用方法（Python版本）
refbit的博客
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创建 df1 = spark.read.load(r'E:\常用基础数据\po.csv', 'csv') schema = StructType( fields=list(map(lambda x: StructField(x, StringType(), True), [chr(ord('A') + x) for x in range(10)]))) df1 = spark.read....
Spark中的DataFrame与Pandas中的DataFrame
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文章目录Pyspark.sql.DataFrame与pandas.DataFrame之间的相互转换Spark与Pandas中的DataFrame的区别例子 Pyspark.sql.DataFrame与pandas.DataFrame之间的相互转换 # pandas转spark values = pandas_df.values.tolist() columns = pandas_df.columns.tolist() spark_df = spark.createDataFrame(values, colu
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注：最近在上网课，然后这学期开了一门spark，以下文字来自课堂发的资料，不知道发在这上面算不算侵权，主要是为了自己复习方便，侵权删。 然后我根据上课内容进行了一些练习，代码在最下方。 scala基本语法 我们可以根据scala 菜鸟教程来学习 地址为： https://www.runoob.com/scala/scala-tutorial.htm 1.变量声明 /** ...
Spark中的DataFrame是什么？以及如何构建DataFrame？（附案例）
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本文旨在通过具有实际意义的案例向读者介绍如何使用 Scala 语言开发 Spark 应用程序并在 Spark 集群上运行。本文涉及的所有源数据都将从 HDFS（Hadoop Distributed File System）读取，部分案例的输出结果也会写入到 HDFS, 所以通过阅读本文，读者也会学习到 Spark 和 HDFS 交互的一些知识 引言 在当前这个信息时代里，大数据所蕴含的
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现在用户的新问题是：**能否在Python中使用SQL语句将Spark DataFrame数据上传到ODPS表？** 根据引用[1]和[2]的信息，我们可以这样回答： ### 解决方案 在Python中，**不能直接通过纯SQL语句将Spark DataFrame...
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