spark = SparkSession.builder.appName('read_text').enableHiveSupport().getOrCreate()这句什么意思，这些方法什么意思

时间: 2024-04-03 07:34:39 浏览: 114
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spark SQL学习parquet文件和people.json文件

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这句代码是创建一个SparkSession对象，其中： - `SparkSession.builder`：使用`SparkSession`的建造者模式创建对象，可以通过该对象设置`SparkSession`的各种参数。 - `appName('read_text')`：设置Spark应用程序的名称为`read_text`，该名称将出现在Spark集群管理器的应用程序列表中。 - `enableHiveSupport()`：启用Hive支持，允许使用Spark来访问Hive表。 - `getOrCreate()`：创建一个新的`SparkSession`对象或获取已有的`SparkSession`对象。 在这个脚本中，我们使用`SparkSession`对象来读取文本文件和Hive表数据，并使用`spark.stop()`方法停止`SparkSession`。
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spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate() # 读取数据 data = spark.read.csv("example.csv", header=True, inferSchema=True) # 执行简单的数据处理和分析 result = data.groupBy("column1...
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spark安装.zip

df = spark.read.csv("path_to_your_file.csv", inferSchema=True, header=True) inferSchema参数用于自动推断列的数据类型，header=True表示文件第一行是列名。 4. **数据操作**: 使用pandas-like API...

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...

def passed_rain_analyse(filename): # 计算各个城市过去24小时累积雨量 print("开始分析累积降雨量") # spark = SparkSession.builder.master("spark://master:7077").appName("passed_rain_analyse").getOrCreate() # spark = SparkSession.builder.master("local[4]").appName("passed_rain_analyse").getOrCreate() spark = SparkSession.builder.master("local").appName("passed_rain_analyse").getOrCreate() df = spark.read.csv(filename, header=True) df_rain = df.select(df['province'], df['city_name'], df['city_code'], df['rain1h'].cast(DecimalType(scale=1))).filter(df['rain1h'] < 1000) # 筛选数据，去除无效数据 df_rain_sum = df_rain.groupBy("province", "city_name", "city_code").agg(F.sum("rain1h").alias("rain24h")).sort( F.desc("rain24h")) # 分组、求和、排序 df_rain_sum.cache() df_rain_sum.coalesce(1).write.csv("file:///home/lee/lab5/passed_rain_analyse.csv") # spark.catalog.refreshTable(filename) print("累积降雨量分析完毕！") return df_rain_sum.head(20)

3. 使用spark.read.csv函数读取数据文件，同时设置header=True以读取CSV文件的第一行作为列名。 4. 对读取的DataFrame对象进行筛选操作，使用select函数选择"province"、"city_name"、"city_code"、"rain1h"四个字段...

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") ...

解释一下这个代码spark = SparkSession.builder.master('local[2]').appName('WeatherPrediction_master01').getOrCreate() df_train = spark.read.csv("hdfs://master:9000/src_data/DClimateTrain.csv",inferSchema=False,header=True,encoding='gbk') df_test = spark.read.csv("hdfs://master:9000/src_data/DClimateTest.csv",inferSchema=False,header=True,encoding='gbk')

这段代码是用 SparkSession 构建了一个名为 "WeatherPrediction_master01" 的本地运行模式，并读入了两个文件 "DClimateTrain.csv" 和 "DClimateTest.csv"，分别存储在名为 df_train 和 df_test 的 DataFrame 中。...

def passed_temperature_analyse(filename): print("开始分析气温") # spark = SparkSession.builder.master("spark://master:7077").appName("passed_temperature_analyse").getOrCreate() spark = SparkSession.builder.master("local").appName("passed_temperature_analyse").getOrCreate() # spark = SparkSession.builder.master("local[4]").appName("passed_rain_analyse").getOrCreate() df = spark.read.csv(filename, header=True) df_temperature = df.select( # 选择需要的列 df['province'], df['city_name'], df['city_code'], df['temperature'].cast(DecimalType(scale=1)), F.date_format(df['time'], "yyyy-MM-dd").alias("date"), # 得到日期数据 F.hour(df['time']).alias("hour") # 得到小时数据 ) # 筛选四点时次 # df_4point_temperature = df_temperature.filter(df_temperature['hour'].isin([2,4,6,8])) df_4point_temperature = df_temperature.filter(df_temperature['hour'].isin([2, 8, 14, 20])) # df_4point_temperature = df_temperature.filter(df_temperature['hour'].isin([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24])) df_avg_temperature = df_4point_temperature.groupBy("province", "city_name", "city_code", "date").agg( F.count("temperature"), F.avg("temperature").alias("avg_temperature")).filter("count(temperature) = 4").sort( F.asc("avg_temperature")).select("province", "city_name", "city_code", "date", F.format_number('avg_temperature', 1).alias("avg_temperature")) df_avg_temperature.cache() avg_temperature_list = df_avg_temperature.collect() df_avg_temperature.coalesce(1).write.json("file:///home/lee/lab5/passed_temperature.json") print("气温分析完毕") return avg_temperature_list[0:10] # 最低的10个

这是一个使用Spark进行气温分析的Python函数。函数接收一个文件名作为参数，然后读取该文件中的数据，对数据进行处理，最后返回气温最低的10个城市的信息。 函数首先创建一个SparkSession对象，用于与Spark集群进行...

spark = SparkSession.builder.master("local").appName("number").getOrCreate() df= spark.read.csv(filename,header = True,encoding='utf-8') df_number = df.select(df['dz'].cast(DecimalType(scale=1))) #筛选数据，去除无效数据 df_number = df_number.sort(F.desc("dz")) # 排序 df_number.cache() df_number.show() df_number.coalesce(1).write.csv("file:///usr/local/spark/code/12.csv") return df_number.head(10)

其中，SparkSession.builder.master("local").appName("number").getOrCreate()是创建SparkSession对象，df= spark.read.csv(filename,header = True,encoding='utf-8')是读取CSV文件并生成DataFrame对象，df....

var datapath = "hdfs://master:9000/dbcovid/data/covid_cleaned.csv" val spark = SparkSession.builder() .appName("to_dataframe") .master("local") .getOrCreate() def main(args: Array[String]): Unit = { var df: DataFrame = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv(datapath)我这个成功连接hbase了吗

如果您希望将数据写入HBase，您需要使用HBase Connector for Spark并编写相应的代码将DataFrame中的数据写入HBase表。请参考我之前提供的代码示例，以了解如何使用HBase Connector for Spark将数据写入HBase。如果您...

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...

SparkSession.builder().appName("read mysql write hive").enableHiveSupport().getOrCreate()是什么意思

SparkSession.builder().appName("read mysql write hive").enableHiveSupport().getOrCreate() 是 Spark 中创建一个用于操作数据的会话对象的语句。 该语句首先通过 SparkSession 的 builder() 方法创建一个 ...

import org.apache.spark.sql.SparkSessionimport org.apache.spark.sql.functions._object CheckDuplicateAttributes { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder() .appName("CheckDuplicateAttributes") .master("local[*]") .getOrCreate() val inputPath = "hdfs://localhost:9000/platform_data" val outputPath = "hdfs://localhost:9000/platform_data/output" val df = spark.read.format("csv") .option("header", "true") .option("inferSchema", "true") .load(inputPath) val datePattern = "yyyy-MM-dd" val dfFormatted = df.select( date_format(col("申请时间"), datePattern).as("申请日期"), date_format(col("创建时间"), datePattern).as("创建日期"), date_format(col("created_at"), datePattern).as("创建日期2"), date_format(col("updated_at"), datePattern).as("更新日期") ) val count1 = dfFormatted.filter(col("申请日期") === col("创建日期")).count() val count2 = dfFormatted.filter(col("创建日期2") === col("更新日期")).count() println(s"两组属性同时相等的数据条数为${count1}条") println(s"两组属性同时相等的数据条数为${count2}条") spark.stop() }}

这段代码是一个检查重复属性的 Spark 应用程序。它从指定的路径读取 CSV 文件，然后选择其中的四个属性，并将它们格式化为日期格式。接着，它分别计算了两组属性同时相等的数据条数，并将结果打印输出。 如果需要...

spark = SparkSession.builder. \ master("local[*]"). \ appName("SparkSQL_Example"). \ config("spark.sql.shuffle.partitions", 2). \ config("spark.sql.warehouse.dir", "hdfs://node1:8020/user/hive/warehouse"). \ config("hive.metastore.uris", "thrift://node1:9083"). \ enableHiveSupport(). \ getOrCreate() df = spark.read.format("json"). \ load("../data/mini.json"). \ dropna(thresh=1, subset=["storeProvince"]). \ filter("storeProvince != 'null'"). \ filter("receivable<10000"). \ select("receivable", "storeProvince", "dateTS", "storeID", "payType") # TODO 需求一： 各省销售额统计 province_sale_df = df.groupBy("storeProvince"). \ sum("receivable"). \ withColumn("sum(receivable)", f.round("sum(receivable)", 2)). \ orderBy("sum(receivable)", ascending=False). \ show() print(type(province_sale_df)) province_sale_df.write.mode("overwrite").\ format("jdbc").\ option("url", "jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf8").\ option("dbtable", "province_sale").\ option("user", "root").\ option("password", "123456").\ option("encoding", "utf-8").\ save()

在这段代码中，您正在使用SparkSession创建一个Spark应用程序，并将其连接到本地[*]主机。然后，您正在加载一个JSON文件，并在其中进行一些数据清理和筛选，然后将其分组，并按销售额对各省进行排序。接下来，您正在...

代码如下： import breeze.numerics.round import org.apache.spark.sql.functions.col import org.apache.spark.sql.types.{DoubleType, IntegerType} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.DataFrame object Titanic_c { def main(args: Array[String]) = { Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR) val conf = new SparkConf().setAppName("Titanic_c").setMaster("local[2]") val sc = new SparkContext(conf) val spark = org.apache.spark.sql.SparkSession.builder .master("local") .appName("Titanic") .getOrCreate; val df = spark.read .format("csv") .option("header", "true") .option("mode", "DROPMALFORMED") .load("datasets/Titanic_s.csv") import spark.implicits._ df.withColumn("Pclass", df("Pclass").cast(IntegerType)) .withColumn("Survived", df("Survived").cast(IntegerType)) .withColumn("Age", df("Age").cast(DoubleType)) .withColumn("SibSp", df("SibSp").cast(IntegerType)) .withColumn("Parch", df("Parch").cast(IntegerType)) .withColumn("Fare", df("Fare").cast(DoubleType)) val df1 = df.drop("PassengerId").drop("Name").drop("Ticket").drop("Cabin") val columns = df1.columns val missing_cnt = columns.map(x => df1.select(col(x)).where(col(x).isNull).count) val result_cnt = sc.parallelize(missing_cnt.zip(columns)).toDF("missing_cnt", "column_name") result_cnt.show() import breeze.stats._ def meanAge(dataFrame: DataFrame): Double = { dataFrame .select("Age") .na.drop() .agg(round(mean("Age"), 0)) .first() .getDouble(0) } val df2 = df1 .na.fill(Map( "Age" -> meanAge(df1), "Embarked" -> "S")) val survived_count = df2.groupBy("Survived").count() survived_count.show() survived_count.coalesce(1).write.option("header", "true").csv("datasets/survived_count.csv") } }

我发现问题可能出在 meanAge 函数中的 round(mean("Age"), 0) 这句代码上。这个代码中的 mean 函数是 Spark SQL 中的函数，但是在 breeze.stats 包中也有一个名为 mean 的函数，这可能导致了混淆。为了...

解释这段代码@Autowired private ChartDataService chartDataService; private String baseDir = System.getProperty("user.dir") + "/src/main/resources/files"; /** * 全年平均气温top10 */ public String getTempretureTop() { // 创建SparkSession对象 SparkSession spark = SparkSession.builder() .appName("WeatherAnalysis") .master("local[*]") .getOrCreate(); // 使用Spark Excel读取数据集 Dataset<Row> df = spark.read() .format("com.crealytics.spark.excel") .option("header", "true") .option("inferSchema", "true") .load(baseDir + "/tempreture.xls"); // 计算年平均气温 df = df.withColumn("avg_year", (df.col("1月").plus(df.col("2月")).plus(df.col("3月")) .plus(df.col("4月")).plus(df.col("5月")).plus(df.col("6月")) .plus(df.col("7月")).plus(df.col("8月")).plus(df.col("9月")) .plus(df.col("10月")).plus(df.col("11月")).plus(df.col("12月"))).divide(12)); // 使用Spark SQL进行数据分析 df.createOrReplaceTempView("weather"); Dataset<Row> result = spark.sql("SELECT city, avg_year FROM weather ORDER BY avg_year DESC LIMIT 10"); // 将结果转换为JSON格式 String jsonResult = result.toJSON().collectAsList().toString(); // 关闭SparkSession对象 spark.close(); return jsonResult; }

这段代码使用了Spring的@Autowired注解来自动装配ChartDataService...getTemperatureTop方法使用SparkSession对象来读取Excel文件，计算全年平均气温，并使用Spark SQL进行数据分析，最后将结果转换为JSON格式并返回。

import org.apache.spark object to_dataframe { var datapath = "hdfs://master:9000/dbcovid/data/covid_cleaned.csv" var df = spark.read.option("header","true").option("inferSchema","true").csv(datapath) }read爆红

var df = spark.read.option("header","true").option("inferSchema","true").csv(datapath) } 这样，你就可以使用SparkSession来创建DataFrame了。其中，appName指定了应用程序名称，master指定了运行模式，...

使用SparkSession.builder创建一个基本的SparkSession实例。基于JSON文件的内容创建一个DataFrame并显示DataFrame的内容

其中，appName 方法用于指定应用程序的名称，getOrCreate 方法用于获取现有的 SparkSession 实例或创建一个新的实例。read 方法用于读取指定路径下的 JSON 文件，并返回一个 DataFrame 对象。show 方法用于...

import org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._ import org.apache.hudi.QuickstartUtils.getQuickstartWriteConfigs import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SaveMode, SparkSession}

这段代码主要是导入了 Hudi 相关的类和方法，并创建了一个 SparkSession 对象。其中： - org.apache.hudi.DataSourceWriteOptions._ 导入了所有 Hudi 写入数据时需要用到的选项； - org.apache.hudi....

object AreaTop3ProductStat { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("areaTop3ProductStat") val sc = new SparkContext(conf) val datas: RDD[UserVisitAction] = FileUtils.loadFile(sc, "data/user_visit_action") datas.cache()//缓存 //(城市id,产品id) val areaProductBasicRDD = datas.map(u => (u.city_id, u.click_product_id)) val top3ProductsByCityRDD = areaProductBasicRDD .groupByKey // 按城市进行分组 .mapValues(_.toList.distinct.sorted.takeRight(3)) // 打印输出 top3ProductsByCityRDD.collect.foreach { case (city, products) => println(s"Top 3 products for city $city: ${products.mkString(", ")}") } sc.stop() } }这段代码怎么改将数据持久化到MySQL

val datas = spark.read.textFile("data/user_visit_action") val areaProductBasicRDD = datas.map(line => { val fields = line.split("_") (fields(2), fields(6)) }) val top3ProductsByCityRDD = ...

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实时三维重建：InfiniTAM的ros驱动应用

资源摘要信息:"InfiniTAM用ros驱动进行实时重建" InfiniTAM是一个开源的三维重建系统，利用ROS（Robot Operating System）作为驱动，实现了对环境的实时三维建模和重建。下面详细阐述关于InfiniTAM和ROS驱动实时三维重建的技术知识点。 首先，我们需要了解ROS（Robot Operating System），它是一个用于机器人软件开发的灵活框架，提供了一系列工具和库来帮助软件开发者创建复杂、可重复使用的机器人行为和功能。ROS的一个核心优势是其高度模块化的系统，它允许开发者分别开发和测试组件，之后再集成到一个完整的系统中。ROS广泛应用于机器人的感知、建图、导航、定位以及手臂控制等领域。 接着，我们来看InfiniTAM，它是一个专门针对实时三维场景理解的系统。InfiniTAM具备以下几个关键技术特点： 1. 实时性能：InfiniTAM利用高效的数据结构和算法，在单个或多个GPU上运行，能够处理大量数据，实现实时的三维重建。 2. 带宽优化：在进行三维重建时，数据的传输和存储是非常消耗资源的。InfiniTAM通过优化数据传输和存储来最小化带宽消耗，使得在有限的计算资源下也能高效运行。 3. 模块化和可扩展性：InfiniTAM的设计允许用户通过添加或修改模块来定制系统功能，易于扩展到不同的应用场景。 4. 多传感器融合：InfiniTAM支持包括深度相机、RGB相机和激光雷达等多种传感器的数据融合，增强重建过程的鲁棒性和精确度。 5. 相机标定与校正：系统内置了相机标定工具，可以处理镜头畸变等问题，确保重建结果的准确性。 现在，我们将重点放在如何使用ROS驱动InfiniTAM进行实时三维重建： ROS驱动InfiniTAM的实现，主要依赖于ROS的节点系统，每个节点可以执行一个特定的功能，如图像获取、数据处理、结果展示等。通过节点之间的消息传递，可以实现不同功能的协同工作。在InfiniTAM中，典型的节点可能包括： - 数据采集节点：负责从连接的硬件设备（如RGB-D相机）中获取图像和深度数据。 - 数据处理节点：对采集到的数据进行必要的预处理，例如滤波、归一化等。 - 三维重建节点：核心的处理节点，负责调用InfiniTAM系统内的算法对环境进行实时的三维建模。 - 结果展示节点：将重建的结果通过图形界面展示给用户，提供直观的三维模型显示。 为了实现上述节点在ROS框架中的协同工作，需要定义相应的ROS消息类型和话题，确保数据能够及时准确地在各个节点之间传递。例如，数据采集节点需要发布图像和深度数据到特定的话题上，而数据处理节点则订阅这些话题以接收数据进行处理。 总之，InfiniTAM利用ROS作为驱动进行实时三维重建，结合了ROS强大的模块化架构和InfiniTAM高效实时处理的优势，为开发者提供了强大的工具来构建实时三维重建应用。这套系统适合于需要高性能三维感知能力的应用场合，如自动驾驶汽车、机器人导航、增强现实等领域。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩