开业...

    心里经过一段挣扎,终于决定在博客圆开博。

    虽然资历在大牛们面前显得渺小,虽然写下的文章可能还较幼稚,虽然个人脾气比较浮躁。。。

    不过正因为此,我才需要把自己的经历、心得、想法写下来,发出去,让大家来帮我挑错,一起学习!


   谢谢大家。

 

   刚开始用,不太熟悉管理,稍后添加东西

转载于:https://www.cnblogs.com/Pompeii/archive/2009/03/09/1406949.html

`sparksqlrestaurant.csv` 是一种常见的CSV(逗号分隔值)文件格式,通常用于存储餐厅相关的数据。这种文件格式可以被Spark SQL读取和处理,以便进行数据分析、查询和转换。以下是一些关于`sparksqlrestaurant.csv`的可能内容和使用场景: ### 文件内容 `sparksqlrestaurant.csv` 可能包含以下列: 1. **餐厅ID**:每个餐厅的唯一标识符。 2. **餐厅名称**:餐厅的名称。 3. **地址**:餐厅的地址。 4. **城市**:餐厅所在的城市。 5. **州/省**:餐厅所在的州或省。 6. **邮政编码**:餐厅的邮政编码。 7. **电话号码**:餐厅的联系电话。 8. **评分**:餐厅的评分(例如,1到5星)。 9. **开业时间**:餐厅的开业时间。 10. **菜系**:餐厅的菜系(例如,中餐、意大利餐等)。 ### 使用场景 1. **数据分析**:使用Spark SQL对餐厅数据进行统计分析,例如计算每个城市的平均评分、找出评分最高的餐厅等。 2. **数据查询**:通过Spark SQL查询特定条件下的餐厅信息,例如查询某个城市的所有餐厅。 3. **数据转换**:将`sparksqlrestaurant.csv`中的数据转换为其他格式或进行数据清洗,以便后续处理。 ### 示例代码 以下是一个使用PySpark读取和处理`sparksqlrestaurant.csv`的示例代码: ```python from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("RestaurantSQLExample") \ .getOrCreate() # 读取CSV文件 df = spark.read.csv("sparksqlrestaurant.csv", header=True, inferSchema=True) # 显示数据 df.show() # 查询评分最高的餐厅 highest_rating_df = df.orderBy(df["评分"].desc()).limit(1) highest_rating_df.show() # 关闭SparkSession spark.stop() ```
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