如何在pyspark的udf中传入数据参数

最新推荐文章于 2022-07-25 22:08:57 发布

努力学挖掘机的李某某

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分类专栏： spark

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_30911665/article/details/86512683

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本文介绍了如何解决在pyspark中使用withColumn和UDF时传入字典参数的问题。当尝试对dataframe的列应用UDF并传入字典时，遇到错误。通过创建一个闭包函数func_is_holiday，接收holiday_dict作为参数，可以成功解决这个问题。解决方案参考了外部资源。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

如何在pyspark的udf中传入数据参数

问题定义
解决方案

问题定义

我希望在pyspark中使用withColumn函数对dataframe的某一列进行udf操作，需要传入一个字典，形如:

def func_is_holiday(holiday_dict,date):
	return holiday_dict[date]

df = df.withColumn("is_holiday", func_is_holiday(holiday_dict,df['date&

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将pyspark中的UDF提升6倍

sun_duoLong的博客

02-17

1100

调用jar中的UDF，减少python与JVM的交互，简单banchmark下对于54亿条数据集进行udf计算，从3小时的执行时间缩短至16分钟。牺牲UDF部分的开发时间，尽量提高性能。以接近纯python的开发成本，获得逼近纯scala的性能。兼顾性能和开发效率。当遇到sql无法直接处理的数据时(比如加密解密、thrift解析操作二进制)，我们需要自定义函数(UDF)来进行处理。出于开发效率的考虑，我们一般会选择airflow，使用pyspark脚本。

pyspark udf 多个参数_在spark中使用UDF函数

weixin_39657575的博客

11-27

885

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pypspark udf函数传入参数

u013385018的专栏

09-10

851

https://stackoverflow.com/questions/37409857/passing-a-data-frame-column-and-external-list-to-udf-under-withcolumn keyword_list=[ ['union','workers','strike','pay','rally','free','immigration',], ['farmer','plants','fruits','workers'], ['out.

pyspark---udf 多参数传入

WGS.

04-30

717

思路：闭包+lambda # 判断是否为节假日、调休日、推广日 def holiday_judge(l=True, s="2018-01-01", e="2021-12-31"): def process(d, l=True): if l == False: d = (datetime.strptime(d, '%Y-%m-%d') + timedelta(days=3)).strftime('%Y-%m-%d') # 法定节假日

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weixin_39958911的博客

11-21

261

最初于2019年4月26日发布在https://hackersandslackers.com。轻松的DataFrame清理技术，范围从删除有问题的行到选择重要的列。成为一名数据工程师会使事情变得无法清晰表达。似乎不可避免的是，每个善意的Spark教程都注定会在没有太多解释的情况下陷入难以理解的代码墙。这在StackOverflow中甚至显而易见，在这里，简单的问题经常会被荒谬的不必要的解决方案...

pyspark udf 多个参数_使用 pySpark 进行数据探索分析

weixin_39895995的博客

11-26

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Photo by SpaceX on Unsplash每个数据分析师都应该熟悉的重要主题之一是分布式数据处理技术(例如Spark)。作为数据分析师，需要对数据集应用不同的查询，以从数据集中提取有用的信息。但是，如果您的数据很庞大以至于无法在本地计算机上使用它，该怎么办？使用分布式数据处理和Spark技术将很方便解决这个问题。Apache Spark是用于大数据处理的快速通用引擎，它具...

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cxf873260870的博客

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feizuiku0116的博客

02-10

2173

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自定义UDF完成稀疏矩阵在Pyspark和Java的交互运算

续汉冕的专栏

05-22

676

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431

背景在我们数据开发过程中业务中有很多计算时间差值的场景，公司业务数据时间格式基本是：yyyyMMdd，，而spark或者hive提供内置函数datediff()，需要传入的时间参数格式：yyyy-MM-dd，为开发时简化代码量与代码可读性,我们通过创建临时udf可以灵活的解决该问题。 pyspark import time def dd_datediff(date_now, date_ago, date_type="day"): date_now = time...

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全世界的博客

07-30

5180

对于pyspark的dataframe写自定义函数时，需要传多个参数的解决方案原本的UDF函数使用方式：这里udf的作用是根据dataframe中的一列时间exptime,添加新的一列，此列为exptime未来三天时间的时间序列 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.conf import SparkConf from datet...

【Pyspark】UDF函数的使用、UDF传入多个参数、UDF传出多个参数、传入特殊数据类型

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zhangxiaohui4445的博客

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spark-submit命令利用可重用的模块形式编写脚本，并且以编程方式提交作业到Spark。 spark-submit命令 spark-submit命令提供一个统一的API把应用程序部署到各种Spark支持的集群管理器上，从而免除了单独配置每个应用程序。命令行参数下面逐个介绍这些参数： --master：用于设置主结点URL的参数。 local：用于执行本地机器的代码。Spark运行一...

pyspark dataframe之udf

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pyspark中udf传参数

JiaJia的博客

11-09

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以一个简单的例子介绍如何使用udf进行参数的传递：首先创建一个简单的dataframe df = spark.createDataFrame([ (1, 100, 320), (2, 135, 400), (3, 140, 380), (4, 120, 500), (5, 130, 300), ...

python环境下pyspark的udf的坑

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针对pyspark的dataframe可以利用aggregation进行统计计算，而默认的算子目前只有sum, avg, max, min, count, approx_distinct_count。这对于需要利用pyspark开发类似于Kibana这样的数据分析平台的开发人员来说是个头疼的问题。好消息是，pyspark的dataframe和SQL一样，自带了UDF（User self-Def...

pyspark中udf写法及其使用

Airstudy的博客

07-25

1392

这里的不需要参数，是指udf不需要传入公共的参数（这个里的公共是对udf中多个参数模块而言的）,且该参数非dataframe中的字段。udf是处理dataframe比较常见且便捷的功能模块，用户自定的处理功能封装在udf中，使得dateframe的处理变得通俗可控。...

PySpark系列：pyspark udf的使用

November、Chopin

07-21

7058

PySpark系列：udf的使用目录PySpark系列：udf的使用前言1. 直接使用udf2. udf作为不带参装饰器3. udf作为带参装饰器前言 pyspark.sql.functions提供了很多预定义的函数用来对列数据进行处理，有三角函数、数学函数、agg相关函数、窗口函数、字符串处理函数、列编解码函数、时间相关函数等。但在实际使用中，依然会遇到很多复杂的数据结构，下面举例来说明udf的使用。官网上对udf的说明：pyspark.sql.functions.udf. 本文使用的一些包和模块:

pyspark udf传入固定参数

JingYi的专栏

03-08

856

1. udf 定义 def udf_test(column1, column2): if column1 == column2: return column1 else: return column2 apply_test = udf(udf_test, StringType()) df = df.withColumn('new_column', apply_test('column1', 'column2')) 2. 带固定变量的udf定义 .

pyspark udf demo