pyspark lambda

PySpark是Apache Spark的Python API，它提供了一种用于大规模数据处理和分析的高级编程接口。Lambda函数是一种匿名函数，它可以在不定义函数名称的情况下直接使用。在PySpark中，Lambda函数通常用于对RDD（弹性分布式数据集）进行转换和操作。

Lambda函数的语法如下：
lambda arguments: expression

其中，arguments是函数的参数，expression是函数的返回值。Lambda函数可以接受任意数量的参数，并且可以包含任意复杂的表达式。

在PySpark中，Lambda函数通常与RDD的转换操作一起使用。例如，可以使用Lambda函数对RDD中的每个元素进行映射、过滤或排序等操作。下面是一些使用Lambda函数的示例：

1. 对RDD中的每个元素进行平方操作：
rdd.map(lambda x: x**2)

2. 过滤RDD中大于10的元素：
rdd.filter(lambda x: x > 10)

3. 对RDD中的元素进行排序：
rdd.sortBy(lambda x: x)

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Traceback (most recent call last): File "/home/atguigu/tmdb/analyst.py", line 151, in <module> save(base + m[k]["path"], json.dumps(f())) File "/home/atguigu/tmdb/analyst.py", line 29, in countByGenres res = countByJson("genres").collect() File "/home/atguigu/tmdb/analyst.py", line 23, in countByJson return mdf.select(field).filter(mdf[field] != ' ').rdd.flatMap(lambda g: [(v, 1) for v in map(lambda x: x['name'], json.loads(g[field]))]).repartition(1).reduceByKey(lambda x, y: x + y) File "/usr/local/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/rdd.py", line 1625, in reduceByKey File "/usr/local/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/rdd.py", line 1853, in combineByKey File "/usr/local/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/rdd.py", line 2263, in _defaultReducePartitions File "/usr/local/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/rdd.py", line 391, in getNumPartitions File "/usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/java_gateway.py", line 1257, in __call__ File "/usr/local/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/sql/utils.py", line 79, in deco pyspark.sql.utils.IllegalArgumentException: 'Invalid start or len parameter'

这是一个 Python 错误，看起来是在对一个 RDD 进行 reduceByKey 操作时出现了问题。具体的错误信息是 'Invalid start or len parameter'，可能是由于某个参数传递错误导致的。需要检查代码中对该 RDD 的操作是否正确，例如过滤掉不合法的数据或者对数据进行预处理等。建议逐行检查代码，找出出错的具体位置，并逐步排除错误。

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/local/spark/employee.txt") rowRDD = peopleRDD.map(lambda line : line.split(",")).map(lambda attributes : Row(int(attributes[0]),attributes[1],int(attributes[2]))).toDF() rowRDD.createOrReplaceTempView("employee") personsDF = spark.sql("select * from employee") personsDF.rdd.map(lambda t : "id:"+str(t[0])+","+"Name:"+t[1]+","+"age:"+str(t[2])).foreach(print)

这段代码的作用是读取一个文本文件，将其转化为DataFrame，并查询该DataFrame中的数据并打印输出。

首先，使用SparkConf配置一个SparkContext对象，指定运行模式为local（本地模式），设置应用程序名为Simple App。然后，使用SparkContext对象读取文件内容，返回一个RDD对象，表示分布式的、只读的数据集合。接着，通过map操作将每一行文本转化为一个元组，再通过Row对象封装为一个Row对象，最后使用toDF()方法将RDD对象转化为DataFrame对象，并且将其注册为一个临时表。然后，使用SparkSession对象执行SQL查询语句"select * from employee"，返回一个DataFrame对象。最后，使用rdd属性将DataFrame对象转化为RDD对象，并通过map操作将每一条记录转化为一个字符串，最后使用foreach操作打印输出。