pyspark使用windows单机处理100g以上csv，突破pandas内存限制

最新推荐文章于 2025-05-14 08:56:47 发布
最新推荐文章于 2025-05-14 08:56:47 发布
阅读量1.6k 收藏 2
点赞数 2
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 大数据 pyspark 文章标签： windows spark big data
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45631815/article/details/122159090
利用PySpark在Windows单机环境下，借助CPU和SSD，有效处理超过100GB的CSV文件，避免Pandas的内存瓶颈。通过Spark的分布式计算特性，实现快速数据处理，5分钟内完成任务。同时，文章讨论了遇到的错误处理及解决方案。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

运行环境spark3、三星980固态硬盘、i7-10700k, 5分钟处理好。
主要使用CPU和固态硬盘换取内存处理，速度处理快于内存处理,spark自带分布式处理。

py4j.protocol.Py4JError: org.apache.spark.api.python.PythonUtils.getEncryptionEnabled does not exist in the JVM
报错引入
import findspark
findspark.init
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
Pyspark和Pandas语法差异和调试技巧（附总结出来直接用代码）
大模型大数据攻城狮的专栏
05-23 634
pandas有一些函数是pyspark没有等价的，例如pandas的向上填充、向下填充，pyspark没有函数有ffill的功能，需要自己用时间函数来实现，这时候需要进行严格单元测试，看pyspark是不是完全等价于pandas的实现。通过日志打印，有时不能看到全部结果，这时需要把中间过程写入到文件（根据需要进行分组排序后输出，然后Beyond。在Pandas中，我们可以轻松地处理不同的数据类型和缺失值。在pyspark，就没有可以直接用的，需要用时间窗口函数来实现。方法来更改列的数据类型，并使用。
pyspark运行加速方法思考（一）
qq_39290182的博客
06-07 2323
pyspark运行优化pyspark工作原理工作中的联想案例借鉴总结 pyspark工作原理 如上图所示，pyspark并没有像dpark一样用python重新实现一个计算引擎，依旧是复用了scala的jvm计算底层，只是用py4j架设了一条python进程和jvm互相调用的桥梁。 driver: pyspark脚本和sparkContext的jvm使用py4j相互调用; executor: 由于driver帮忙把spark算子封装好了，执行计划也生成了字节码，一般情况下不需要python进程参与； 仅
pyspark写入mysql内存溢出_小数据玩转pyspark（1）
weixin_36212212的博客
02-09 438
sqoop：导入结构化数据kafka：导入流式数据HDFS：文件存储形式(数据存在Hadoop上是，存在HDFS)怎么访问呢？最传统的肯定是MR，后期有Hive(其实就是把MR通过sql转换了一下，Hive本身并没有存储功能，存储还是HDFS)，现在也可以用spark进行数据操作(spark SQL)，PIG是一种脚本式操作语言，可以直接操作HDFSHBASE：键值对存储形式(MPP的数据库)MR...
PySpark DataFrame转Pandas时内存爆炸怎么办
最新发布
2402_87144407的博客
05-14 184
注：建议使用Spark UI的Storage和Executor标签页监控内存使用情况，复杂问题可通过--conf spark.logConf=true记录完整配置。
Windows下PySpark的配置
Leviathan的博客
10-08 1514
Windows下PySpark的配置 环境： hadoop-2.7.4 spark-2.4.3-bin-hadoop2.7 jdk-1.8 hadooponwindows Anaconda3 python-3.6 需要注意的是，这些版本尽量保持和上面所列的版本一致，否则可能会出现报错。 资源下载地址 需要下载的资源链接放在这便于下载。 hadoop-2.7.4 spark-2.4.3-bin-hadoop2.7 hadooponwindows Anaconda3 jdk-1.8 环境变量的设置 将解压的文件
pandas内存不足的原因和内存查看
weixin_45642669的博客
04-03 2364
内存占用是文件大小的数倍，导致分析大文件的时候出现内存不足
Window环境下pyspark环境的配置
bug_creat的博客
06-25 610
Window环境下配置pyspark
【小贪】大数据处理：Pyspark, Pandas对比及常用语法
打瞌睡_的博客
04-16 811
近期致力于总结科研或者工作中用到的主要技术栈，从技术原理到常用语法，这次查缺补漏当作我的小百科。以下整理错误或者缺少的部分欢迎指正！！！
pyspark==windows单机搭建
hebian1994的博客
05-28 518
下载安装hadoop-3.3.5并完整替换bin目录,配置HADOOP_HOME。下载安装JDK17,配置JAVA_HOME。下载spark配置SPARK_HOME。注意要指定python的地址。
pyspark 读取本地csv_Pyspark DataFrame读写
weixin_28995139的博客
02-19 564
1. 连接本地sparkimport pandas as pdfrom pyspark.sql import SparkSessionspark = SparkSession \.builder \.appName('my_first_app_name') \.getOrCreate()2. 创建DataFrame2.1 从变量创建stringrdd = spark.sparkContext.pa...
spark 内存管理和内存计算示例
weixin_43839095的博客
11-08 429
spark 内存管理和内存计算示例
PySpark 单机版(含spark-submit)
yoshubom的专栏
10-04 1213
JDK 1.8 Python 3.7https://spark.apache.org/downloads.html https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.4.8/spark-2.4.8-bin-hadoop2.7.tgz 检验Spark2 PySpark 开发 Spark2 单机版说明 由于是，所以本例的默认使用自带的和管理，且数据文件都存储在 例如执行 其就会在即下生成上面说到和在执行程序的当前路径下生成，不方便管理，需要指定一个集中的地方 示例程序
Python中pyspark_map数据计算方法
sakura_aqi的博客
12-08 746
最近在学习python中的pyspark使用方法，在使用_map方法进行大数据计算时出现报错此处报错是因为使用了print（rdd2.collect（）），只要把这句注释掉就不会报错，请问这是什么原因导致的，还有怎么把这个报错解决，新人上路一个星期，求大佬赐教
pySpark.Dataframe转Pandas
LaoChen_ZeroonE
05-11 4224
pySpark中将数据toPandas()，但是toPandas（）也会运行慢 运行内存不足等问题。 在网上找到一种方法，比自带的toPandas()更快捷。 import pandas as pd def _map_to_pandas(rdds): """ Needs to be here due to pickling issues """ return [pd.DataFrame(list(rdds))] def to_Pandas(df, n_partitions=None):
pySpark | pySpark.Dataframe使用的坑 与 经历
热门推荐
素质云笔记
07-05 2万+
笔者最近在尝试使用PySpark，发现pyspark.dataframe跟pandas很像，但是数据操作的功能并不强大。由于，pyspark环境非自建，别家工程师也不让改，导致本来想pyspark环境跑一个随机森林，用 《Comprehensive Introduction to Apache Spark, RDDs & Dataframes (using PySpark) 》中的案例，...
pyspark引起内存满了，日志路径（windows）
04-08 1048
清除日志原因：c盘因为多次pyspark任务之后，运行的文件量过大引起的c盘过满了 # 用户 Local\Temp 目录下面 C:\Users\ASUS\AppData\Local\Temp # 缓存数据在blockmgr开头的文件夹中 blockmgr
深度学习入门-mnist数据集
weixin_45720751的博客
10-03 1785
深度学习入门-基于python的理论与实现 3.6.1 MNIST数据集 我使用的是pyhcharm 可以直接通过setting里Install tensorflow模块导入mniset数据集 tensorflow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库 MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片 数据集被分成两部分：60000行的训练数据集（mnist.train）和10000行的测试数据集（mnist.test）。 每一个MNIST数据单元有
Python按行打乱csv文件
shimmer_ghq的博客
03-02 3398
import pandas as pd import os from sklearn.utils import shuffle data = pd.read_csv('data.csv') data = shuffle(data) # 打乱 data.to_csv('data_shuffle.csv')
windows中pyspark的配置
定期分享我的发现和想法，感谢你的陪伴和支持
04-25 5288
遇到的各种报错汇总，包括有效的解决参考链接
pyspark转pandas
07-15
### 回答1： Pyspark是一种基于Python的大数据处理框架，而Pandas是一个非常强大的数据分析工具，可以方便地进行数据处理和分析。在必要的时候，我们可能需要将Pyspark的数据转换为Pandas的数据结构。 要将Pyspark的数据转换为Pandas的数据结构，我们可以按照以下步骤进行操作： 1. 从Pyspark创建一个Spark DataFrame，这是Pyspark中的主要数据结构。 2. 使用Pyspark的`toPandas()`函数将Spark DataFrame转换为Pandas DataFrame。这个函数将Spark DataFrame的所有数据加载到内存中，并创建一个Pandas DataFrame，可以在本地机器上使用。 3. 现在，我们可以使用Pandas提供的各种功能在Pandas DataFrame上进行数据处理和分析。 下面是一个示例代码，演示了如何使用Pyspark将数据转换为Pandas： ```python from pyspark.sql import SparkSession # 创建一个SparkSession spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 从文件加载数据并创建一个Spark DataFrame df_spark = spark.read.csv('data.csv', header=True, inferSchema=True) # 将Spark DataFrame转换为Pandas DataFrame df_pandas = df_spark.toPandas() # 使用Pandas进行数据处理和分析 # 例如，计算平均值 mean = df_pandas['column_name'].mean() ``` 需要注意的是，将Pyspark数据转换为Pandas数据会将所有数据加载到内存中，所以在处理大数据集时需要谨慎使用，以防止内存不足的问题。另外，由于Pandas是单机工具，无法利用分布式计算的优势，可能会导致性能下降。因此，在处理大数据时，尽量使用Pyspark的功能，避免转换为Pandas数据。 ### 回答2： 要将PySpark DataFrame转换为Pandas DataFrame，可以使用`toPandas()`方法。 PySpark是Apache Spark的Python API，而Pandas是一个用于数据处理和分析的Python库。虽然PySpark提供了分布式数据处理的能力，但有时需要使用Pandas来进行更灵活和高效的数据操作。 要执行转换，首先需要创建一个PySpark DataFrame对象，可以从文件、数据库、RDD等数据源加载数据。然后，通过调用`toPandas()`方法，PySpark DataFrame将被转换为Pandas DataFrame。转换后的Pandas DataFrame可以进行各种数据操作和分析，例如计算、过滤、聚合等。 以下是将PySpark DataFrame转换为Pandas DataFrame的一个示例： ```python from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession对象 spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 从文件加载数据，创建PySpark DataFrame df = spark.read.csv('data.csv', header=True) # 将PySpark DataFrame转换为Pandas DataFrame pandas_df = df.toPandas() # 可以对Pandas DataFrame进行各种数据操作和分析 # 例如打印前几行数据 print(pandas_df.head()) ``` 需要注意的是，转换为Pandas DataFrame会将所有数据加载到内存中，因此，当数据量很大时，可能会导致内存不足的问题。 ### 回答3： Pyspark是一个用于大规模数据处理的Python库，而Pandas则是用于数据分析和数据操作的另一个流行的Python库。有时候，我们可能需要将Pyspark中的数据转换为Pandas来进行进一步的分析。 要将Pyspark DataFrame转换为Pandas DataFrame，我们可以使用`toPandas()`方法。这个方法会将整个数据集加载到内存中，并且返回一个Pandas DataFrame对象。 首先，我们需要先创建一个Pyspark DataFrame对象，可以通过读取文件、数据库查询等方式来获得数据。接下来，我们可以使用`toPandas()`方法将这个DataFrame转换为Pandas DataFrame。 示例代码如下： ```python # 导入相关库 from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession对象 spark = SparkSession.builder.appName("Pyspark to Pandas").getOrCreate() # 创建Pyspark DataFrame对象 df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data.csv") # 将Pyspark DataFrame转换为Pandas DataFrame pandas_df = df.toPandas() # 打印Pandas DataFrame的前5行 print(pandas_df.head(5)) ``` 在上面的示例中，我们首先创建了一个SparkSession对象，然后使用`spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data.csv")`的方式读取了一个CSV文件，并将其创建为Pyspark DataFrame对象`df`。接下来，我们使用`df.toPandas()`将其转换为Pandas DataFrame对象`pandas_df`。最后，我们打印了Pandas DataFrame的前5行。 需要注意的是，将大量数据加载到内存中可能会导致内存不足的问题，因此在转换之前要确保数据量适中。另外，在使用Pandas进行数据分析时，可能会受限于单台机器的内存容量。因此，如果数据量非常大，可能需要考虑分布式计算框架，如Pyspark，来处理和分析数据。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

金融小白数据分析之路

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值