from pyspark.sql import sparksession

时间: 2023-04-28 07:05:16 浏览: 159
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spark-sql入门

这是一个Python模块，用于创建和管理SparkSession对象。SparkSession是Spark 2.0中的新概念，它是一个用于与Spark进行交互的入口点。它提供了一种简单的方式来创建DataFrame和执行SQL查询。使用SparkSession，您可以轻松地将数据从不同的数据源加载到Spark中，并将结果保存回这些数据源。
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pyspark.sql.DataFrame与pandas.DataFrame之间的相互转换实例

from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import SQLContext from pyspark import SparkContext #初始化数据 #初始化pandas DataFrame df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], index=['row1', '...
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spark = SparkSession.builder.appName('PySpark_XGBoost').getOrCreate() data = spark.read.format('csv').option('header', 'true').load('path_to_your_data.csv') 接着，我们可以通过XGBoostEstimator来...

import pyspark from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import functions as F

在PySpark中，你可以使用pyspark.sql.functions模块来执行一些高级操作，比如对数据进行转换或计算。这里有两个主要的操作： 1. 计算列的绝对值[^1]: python # 假设有一个DataFrame df，其中有一列名为"some_...

from pyspark.mllib.evaluation import BinaryClassificationMetrics from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.ml.feature import VectorAssembler, StandardScaler from pyspark.ml.classification import LogisticRegression from pyspark.ml.evaluation import BinaryClassificationEvaluator

- SparkSession：Spark SQL中创建SparkSession的类； - VectorAssembler：Spark MLlib中特征向量转换器的类，用于将多个特征列合并成一个特征向量列； - StandardScaler：Spark MLlib中特征标准化类，用于对...

scala> from pyspark.sql import SparkSession <console>:1: error: ';' expected but '.' found. from pyspark.sql import SparkSession

这个错误通常是由于 Scala REPL 解释器认为你输入的是 Scala 代码，而不是 Python ...from pyspark.sql import SparkSession 切换回 Scala REPL 后，你可以像使用任何其他 Scala 对象一样使用 SparkSession 对象。

from pyspark.sql import SparkSession import logging logging.basicConfig(level="WARN")

这段代码的作用是导入SparkSession类和logging模块，并设置logging模块的日志级别为WARN。SparkSession类是Spark 2.0版本引入的新的API，用于创建Spark应用程序的入口点，并提供了许多用于数据处理的方法。logging...

scala> :paste // Entering paste mode (ctrl-D to finish) from pyspark.sql import SparkSession // Exiting paste mode, now interpreting. :1: error: ';' expected but '.' found. from pyspark.sql import SparkSession

val spark = SparkSession.builder() .appName("MyApp") .master("local") .getOrCreate() 请注意，这里使用的是 org.apache.spark.sql.SparkSession 而不是 pyspark.sql.SparkSession。

Linux中spark输入from pyspark.sql import SparkSession后出现<console>:1: error: ';' expected but '.' found.如何修改

这个错误通常是由于在导入语句中使用了不允许的字符，比如空格或特殊字符。...from pyspark.sql import SparkSession 如果您仍然遇到问题，请贴出完整的错误信息和您的导入语句，我会尽力帮助您解决问题。

import os import sys import logging from extra.extra import extra_func from extra.extra_2 import extra_func_2 from pyspark.sql import SparkSession logging.basicConfig(level=logging.INFO) logger = logging.getLogger(__name__) if __name__ == '__main__': if (len(sys.argv) < 3): logging.error('Usage: pyspark_demo <schema> ') sys.exit(1) logging.info('Program name: {}', sys.argv[0]) # Noted: If need to access hive table, need to set .enableHiveSupport() option. spark = SparkSession.builder.appName('read_text').enableHiveSupport().getOrCreate() lines = spark.read.text(os.getenv('SPARK_YARN_STAGING_DIR') + '/data.txt') lines.show() sql = 'select * from {}.{} limit 1'.format(sys.argv[1], sys.argv[2]) table_data = spark.sql(sql) table_data.show() if (len(sys.argv) > 3): logging.info('The third program argument is {}', sys.argv[3]) extra_func() extra_func_2() spark.stop()什么意思

这是一个使用pyspark读取文本文件和Hive表数据的Python脚本。在运行脚本时需要传入两个参数，分别为schema和table，用于指定要查询的Hive表的schema和表名。如果需要传入第三个参数，该参数将被记录在日志中。脚本还...

from pyspark.sql import SparkSession # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("delete_null_rows").getOrCreate() # 读取CSV文件 df = spark.read.option("header", "true").csv("path/to/csv_file.csv") # 删除空值行 df = df.na.drop() # 输出新的CSV文件 df.write.option("header", "true").csv("path/to/new_csv_file.csv") # 关闭SparkSession spark.stop() 把程序改成将输出结果到同一个CSV文件中

可以将最后一行代码修改为： df.write.option("header", "true").mode("overwrite").csv("path/to/csv_file.csv") 这样会覆盖原始CSV文件，并将结果写入同一个CSV文件中。注意要使用 mode("overwrite") ...

from pyspark.ml.feature import StringIndexer, VectorAssembler from pyspark.ml.regression import LinearRegression from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("DataPrediction").getOrCreate() # 加载数据 data = spark.read.csv("graduate.csv", header=True, inferSchema=True) # 对分类变量进行索引 gender_indexer = StringIndexer(inputCol="sex", outputCol="gender_index") major_indexer = StringIndexer(inputCol="major", outputCol="major_index") hobby_indexer = StringIndexer(inputCol="hobby", outputCol="hobby_index") # 将所有特征列合并成一个向量 assembler = VectorAssembler(inputCols=["gender_index", "major_index", "hobby_index", "salary"], outputCol="features") # 划分数据集为训练集和测试集 train_data, test_data = data.randomSplit([0.7, 0.3], seed=123) # 创建线性回归模型 lr = LinearRegression(featuresCol="features", labelCol="grade") # 训练模型 model = lr.fit(train_data) # 在测试集上进行预测 predictions = model.transform(test_data) # 评估模型 evaluator = RegressionEvaluator(labelCol="grade", predictionCol="prediction", metricName="rmse") rmse = evaluator.evaluate(predictions) print("Root Mean Squared Error (RMSE) on test data = %g" % rmse) 该段代码为什么会出现pyspark.sql.utils.IllegalArgumentException: 'Field "features" does not exist.\nAvailable fields: id, grade, sex, major, salary, hobby'错误

这个错误可能是由于 VectorAssembler 没有成功创建 features 列导致的。你可以检查以下几个可能的原因： 1. VectorAssembler 中输入列的名称是否与数据集中的列名匹配。请确保输入列的名称和数据集中的列名...

麻烦请以以下代码为基础进行修改，增加体现“enumerate函数获取到pageId在pageId_list中的索引，并将索引作为参数传递给process_page函数”的代码：from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col import pandas as pd spark = SparkSession.builder \ .appName("APP") \ .master("yarn") \ .getOrCreate() # 定义一个函数用于处理每个pageId的数据 def process_page(pageId, index): timestamp_ms = int(time.time() * 1000) params = { 'time': timestamp_ms, 'pageId': pageId } response = requests.get(url, params=params) html = response.text data = json.loads(html) # 使用index来获取pageId在pageId_list中的索引 pageId_index = index # 对data进行相关复杂的数据处理，使用pageId_index来获取索引 get_page_message(data, pageId_index) # 将pageId_list转化为一个RDD，并对每个pageId应用process_page函数 spark.sparkContext.parallelize(pageId_list).foreach(process_page) # 构建answer_pd DataFrame answer_pd = pd.DataFrame() answer_pd['a'] = a answer_pd['b'] = b # 将answer_pd DataFrame写入Hive表 dt = 'database.table' # 数据库和表名 spark.createDataFrame(answer_pd).write.mode("append").insertInto(dt) spark.stop()

from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col import pandas as pd spark = SparkSession.builder \ .appName("APP") \ .master("yarn") \ .getOrCreate() # 定义一个函数用于...

from pyspark import SparkConf from pyspark.sql import SparkSession import pyspark.sql.functions as f def data_process(raw_data_path): spark = SparkSession.builder.config(conf=SparkConf()).getOrCreate() business = spark.read.json(raw_data_path) split_col = f.split(business['categories'], ',') business = business.withColumn("categories", split_col).filter(business["city"] != "").dropna() business.createOrReplaceTempView("business") b_etl = spark.sql("SELECT business_id, name, city, state, latitude, longitude, stars, review_count, is_open, categories, attributes FROM business").cache() b_etl.createOrReplaceTempView("b_etl") outlier = spark.sql( "SELECT b1.business_id, SQRT(POWER(b1.latitude - b2.avg_lat, 2) + POWER(b1.longitude - b2.avg_long, 2)) \ as dist FROM b_etl b1 INNER JOIN (SELECT state, AVG(latitude) as avg_lat, AVG(longitude) as avg_long \ FROM b_etl GROUP BY state) b2 ON b1.state = b2.state ORDER BY dist DESC") outlier.createOrReplaceTempView("outlier") joined = spark.sql("SELECT b.* FROM b_etl b INNER JOIN outlier o ON b.business_id = o.business_id WHERE o.dist<10") joined.write.parquet("file:///home/hadoop/wangyingmin/yelp-etl/business_etl", mode="overwrite") if __name__ == "__main__": raw_hdfs_path = 'file:///home/hadoop/wangyingmin/yelp_academic_dataset_business.json' print("Start cleaning raw data!") data_process(raw_hdfs_path) print("Successfully done")注释

这是一段使用 PySpark 进行数据清洗和处理的代码。具体来说，代码包含以下步骤： 1. 创建一个 SparkSession 对象，使用 SparkConf 进行配置。 2. 读取原始数据文件，使用 split 函数对 categories 列进行分割，过滤...

from pyspark.sql import SparkSession import matplotlib.pyplot as plt # 指定Mysql的配置 from pyspark.sql.types import StructField, StringType, StructType options = { "url": "jdbc:mysql://localhost:3306/test?useSSL=true", "driver": "com.mysql.jdbc.Driver", "dbtable": "(SELECT taglist from travels_detail where taglist !='None') t1", "user": "root", "password": "root" } spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 加载Mysql数据 data = spark.read.format("jdbc").options(**options).load() # 将每一行的taglist转为列表 def convert_to_list(line): tmp_list = line[0].replace("#", "").split(",") datas = [] for i in tmp_list: if len(i) > 0 and "牛" not in i: datas.append((i, 1)) return datas rdd = data.rdd.flatMap(lambda line: convert_to_list(line)).reduceByKey(lambda x, y: x + y) schemaString = "tag count" fields = [StructField(field_name, StringType(), True) for field_name in schemaString.split()] schema = StructType(fields) schema_data = spark.createDataFrame(rdd, schema).orderBy("count", ascending=False) # 将数据转换为Pandas数据帧 result_pdf = schema_data.limit(5).toPandas() # 设置matplotlib支持中文 plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # colors=color, explode=explode, plt.pie(result_pdf["count"], labels=result_pdf["tag"], shadow=True, autopct='%1.1f%%') plt.legend() plt.show()逐行解释

from pyspark.sql.types import StructField, StringType, StructType 这里导入了 SparkSession 用于创建 Spark 应用程序，matplotlib.pyplot 用于绘制饼图，StructField、StringType、StructType ...

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from pyspark.sql import SparkSession import matplotlib.pyplot as plt # 指定Mysql的配置 options = { "url": "jdbc:mysql://localhost:3306/test?useSSL=true", "driver": "com.mysql.jdbc.Driver", "dbtable": "(SELECT * from travels_detail where price!='None') t1", "user": "root", "password": "root" } spark = SparkSession.builder.getOrCreate() # 加载Mysql数据 data = spark.read.format("jdbc").options(**options).load() # 对目的地列进行分组，调用聚合函数count获取每个组的个数 df = data.groupby("destination").count().orderBy("count", ascending=False) # 筛选游记中提到的前10个目的地，并将Spark数据帧转为Pandas数据帧 result_pdf = df.select("*").limit(10).toPandas() # 设置matplotlib支持中文 plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.bar(result_pdf["destination"], result_pdf["count"], width=0.8) plt.legend() plt.show()逐行解释

3. from pyspark.sql import SparkSession：导入SparkSession类，用于创建SparkSession对象。 4. import matplotlib.pyplot as plt：导入matplotlib.pyplot库，用于绘制图表。 5. options = {...}：定义一个...

from pyspark.conf import SparkConf from pyspark.sql.session import SparkSession from pyspark import SparkContext from pyspark.sql.types import Row if __name__ == "__main__": sc = SparkContext("local","Simple App") peopleRDD = sc.textFile("file:///usr/loca

需要注意的是，SparkSession 对象通常是在 PySpark 2.0 之后引入的，用于替代旧版的 SparkContext 对象。 接着，代码中使用了 SparkContext 对象的 textFile 方法读取了本地文件系统中的数据，并将其转换为 RDD ...

from pyspark.sql.functions import corr

from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import corr spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate() # 读取 CSV 文件为 DataFrame df = spark.read.format("csv")....

from pyspark import SparkContext from pyspark.sql import SQLContext from pyspark.sql.types import Row from pyspark.sql.types import StructType from pyspark.sql.types import StructField from pyspark.sql.types import StringType from pyspark.sql.types import IntegerType if __name__ == "__main__": sc = SparkContext( 'local', 'test') spark=SQLContext(sc) jdbcDF=spark.read.format("jdbc").option("url","jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest").option("driver","com.mysql.jdbc.Driver").option("dbtable","employee").option("user", "root").option("password", "123").load() jdbcDF.filter(jdbcDF.age>20).collect()//检测是否连接成功 studentRDD = sc.parallelize(["3 Mary F 26","4 Tom M 23"]).map(lambda line : line.split(" ")) schema = StructType([StructField("id",IntegerType(),True),StructField("name", StringType(), True),StructField("gender", StringType(), True),StructField("age",IntegerType(), True)]) rowRDD = studentRDD.map(lambda p : Row(int(p[0]),p[1].strip(), p[2].strip(),int(p[3]))) employeeDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema) prop = {} prop['user'] = 'root' prop['password'] = '123' prop['driver'] = "com.mysql.jdbc.Driver" employeeDF.write.jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest",'employee','append', prop) jdbcDF.collect() jdbcDF.agg({"age": "max"}).show() jdbcDF.agg({"age": "sum"}).show()

这段代码使用了PySpark连接MySQL数据库，并进行了一些基本的数据读取、过滤、写入和聚合操作。 首先，通过SparkContext和SQLContext创建了一个SparkSession，然后使用Spark的JDBC连接器读取MySQL数据库中的employee...
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