PySpark大数据处理详细教程

欢迎各位数据爱好者！今天，我很高兴与您分享我的最新博客，专注于探索 PySpark DataFrame 的强大功能。无论您是刚入门的数据分析师，还是寻求深入了解大数据技术的专业人士，这里都有丰富的知识和实用的技巧等着您。让我们一起潜入 PySpark 的世界，解锁数据处理和分析的无限可能！

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基础操作

基础操作涵盖了数据的创建、加载、查看、选择、过滤、转换、聚合、排序、合并和导出等基本操作。

1.数据创建和加载

# 读取 CSV 文件
df = spark.read.csv("path/to/file.csv", header=True, inferSchema=True)

# 读取 HIVE 表
hive_sql = f"select * from {
     DATABASE}.{
     TABLE_NAME} {
     CONDITION}"
df = spark.sql(hive_sql)

# 读取 Parquet 文件
parquet_file = "path/to/parquet/file"
df = spark.read.parquet(parquet_file)

2.数据查看和检查

df.show(2,truncate=False)
df.printSchema()

3.查看分位数