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pyspark 数据类型转换_PySpark之DataFrame的创建与转换

ilotter ilotter 发表于2024-06-20 浏览6415 评论0
简介 DataFrame结构代表的是数据的一个不可变分布式集合,其数据都被组织到有名字的列中,就像关系型数据库中的表一样。DataFrame 的目的就是要让对大型数据集的处理变得更简单,它让开发者可以为分布式的数据集指定一个模式,进行更高层次的抽象。 本文将着重介绍PySpark中DataFrame的各种创建方式,以及与RDD、Pandas之间的转换。 DataFrame的创建 1. 从RDD中创建 为了从存在的RDD结构中创建出DataFrame,我们先定义一些测试数据,如下:

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pyspark合并两个dataframe_PySpark学习笔记 - DataFrame操作

梦无双 梦无双 发表于2024-06-19 浏览8603 评论0
最近工作中用到pyspark, 在家自学整理了笔记 觉得有用的话,点赞支持一下谢谢~ SparkContext & SparkSession SparkContext主要用于创建和操作RDD SparkSession实质上是SQLContext, HiveContext和SparkContext的组合。在Spark 2.x之前,使用不同的功能,需要引入不同的Context. 创建和操作RDD - SparkContext 使用streaming - Str