[Spark][Python][RDD][DataFrame]从 RDD 构造 DataFrame 例子

简介:

[Spark][Python][RDD][DataFrame]从 RDD 构造 DataFrame 例子

from pyspark.sql.types import *

schema = StructType( [ StructField("age",IntegerType(),True),
StructField("name",StringType(),True),
StructField("pcode",StringType(),True) ] )

myrdd = sc.parallelize([(40,"Abram","01601"),(16,"Lucia","87501")])

mydf = sqlContext.createDataFrame(myrdd,schema)

mydf.limit(5).show()

+---+-----+-----+
|age| name|pcode|
+---+-----+-----+
| 40|Abram|01601|
| 16|Lucia|87501|
+---+-----+-----+











 
目录
相关文章
|
6月前
|
Python 容器
[oeasy]python090_列表_构造_范围_range_start_end_step_步长
本文介绍了Python中列表的生成方法,重点讲解了`range()`函数的使用。通过`range(start, stop, step)`可生成一系列整数,支持正负步长,但不支持小数参数。文章从基础的列表追加、直接赋值到复杂的应用场景(如生成等宽字体的月份列表),结合实例演示了`range()`的灵活性与实用性。最后总结了`range()`的关键特性:前闭后开、支持负数步长,并提供了进一步学习的资源链接。
167 13
|
6月前
|
Python
解决Python报错:DataFrame对象没有concat属性的多种方法(解决方案汇总)
总的来说,解决“DataFrame对象没有concat属性”的错误的关键是理解concat函数应该如何正确使用,以及Pandas库提供了哪些其他的数据连接方法。希望这些方法能帮助你解决问题。记住,编程就像是解谜游戏,每一个错误都是一个谜题,解决它们需要耐心和细心。
280 15
|
11月前
|
存储 分布式计算 并行计算
【赵渝强老师】Spark中的RDD
RDD(弹性分布式数据集)是Spark的核心数据模型,支持分布式并行计算。RDD由分区组成,每个分区由Spark Worker节点处理,具备自动容错、位置感知调度和缓存机制等特性。通过创建RDD,可以指定分区数量,并实现计算函数、依赖关系、分区器和优先位置列表等功能。视频讲解和示例代码进一步详细介绍了RDD的组成和特性。
192 0
|
8月前
|
分布式计算 Spark
【赵渝强老师】Spark RDD的依赖关系和任务阶段
Spark RDD之间的依赖关系分为窄依赖和宽依赖。窄依赖指父RDD的每个分区最多被一个子RDD分区使用,如map、filter操作;宽依赖则指父RDD的每个分区被多个子RDD分区使用,如分组和某些join操作。窄依赖任务可在同一阶段完成,而宽依赖因Shuffle的存在需划分不同阶段执行。借助Spark Web Console可查看任务的DAG图及阶段划分。
309 15
|
8月前
|
存储 缓存 分布式计算
【赵渝强老师】Spark RDD的缓存机制
Spark RDD通过`persist`或`cache`方法可将计算结果缓存,但并非立即生效,而是在触发action时才缓存到内存中供重用。`cache`方法实际调用了`persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)`。RDD缓存可能因内存不足被删除,建议结合检查点机制保证容错。示例中,读取大文件并多次调用`count`,使用缓存后执行效率显著提升,最后一次计算仅耗时98ms。
163 0
【赵渝强老师】Spark RDD的缓存机制
|
12月前
|
存储 缓存 分布式计算
大数据-89 Spark 集群 RDD 编程-高阶 编写代码、RDD依赖关系、RDD持久化/缓存
大数据-89 Spark 集群 RDD 编程-高阶 编写代码、RDD依赖关系、RDD持久化/缓存
136 4
|
12月前
|
分布式计算 Java 大数据
大数据-92 Spark 集群 SparkRDD 原理 Standalone详解 ShuffleV1V2详解 RDD编程优化
大数据-92 Spark 集群 SparkRDD 原理 Standalone详解 ShuffleV1V2详解 RDD编程优化
134 0
大数据-92 Spark 集群 SparkRDD 原理 Standalone详解 ShuffleV1V2详解 RDD编程优化
|
11月前
|
SQL JSON 分布式计算
【赵渝强老师】Spark SQL的数据模型:DataFrame
本文介绍了在Spark SQL中创建DataFrame的三种方法。首先,通过定义case class来创建表结构,然后将CSV文件读入RDD并关联Schema生成DataFrame。其次,使用StructType定义表结构,同样将CSV文件读入RDD并转换为Row对象后创建DataFrame。最后,直接加载带有格式的数据文件(如JSON),通过读取文件内容直接创建DataFrame。每种方法都包含详细的代码示例和解释。
232 0
|
12月前
|
消息中间件 分布式计算 Kafka
大数据-99 Spark 集群 Spark Streaming DStream 文件数据流、Socket、RDD队列流
大数据-99 Spark 集群 Spark Streaming DStream 文件数据流、Socket、RDD队列流
132 0
|
12月前
|
SQL 分布式计算 大数据
大数据-94 Spark 集群 SQL DataFrame & DataSet & RDD 创建与相互转换 SparkSQL
大数据-94 Spark 集群 SQL DataFrame & DataSet & RDD 创建与相互转换 SparkSQL
275 0

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多