pyspark操作dataframe的代码中可以用哪些方法降低内存使用率

可以使用以下方法降低内存使用率：
1. 使用select()方法只选择需要的列；
2. 使用filter()方法过滤不需要的行；
3. 使用cache()方法缓存数据；
4. 使用repartition()方法重新分区；
5. 使用persist()方法持久化数据；
6. 使用broadcast()方法广播小数据集。

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pandas 中dataframe 的info()方法在pyspark 的dataframe中可以用什么代替

在 PySpark 的 DataFrame 中，可以使用 `printSchema()` 方法代替 pandas 中的 `info()` 方法，来查看 DataFrame 的结构和数据类型。该方法会打印出 DataFrame 的列名、数据类型和是否允许为空等信息。例如：

df.printSchema()

也可以使用 `describe()` 方法来获取 DataFrame 中数值列的统计信息。例如：

df.describe().show()

pyspark中dataframe链接MySQL

在使用pyspark中链接MySQL数据库的时候，需要先通过JDBC驱动来实现。以下是链接MySQL数据库的步骤：

1. 下载MySQL的JDBC驱动，将其放置在pyspark的classpath路径下。
2. 在pyspark中创建一个SparkSession对象，并且指定JDBC驱动的位置和MySQL数据库的连接信息。

   from pyspark.sql import SparkSession
   spark = SparkSession.builder.appName("MySQLConnect").config("spark.jars", "/path/to/mysql-connector-java-5.1.49.jar").getOrCreate()
   url = "jdbc:mysql://hostname:port/database"
   properties = {"user": "username", "password": "password"}

3. 使用SparkSession对象中的read方法读取MySQL表中的数据，可以使用SQL语句或者直接指定表名。

   df = spark.read.jdbc(url=url, table="table_name", properties=properties)

4. 对读取到的数据进行处理和分析，可以使用Spark SQL或者DataFrame API。
5. 最后使用SparkSession对象中的write方法将结果保存到MySQL表中。

   df.write.jdbc(url=url, table="table_name", mode="overwrite", properties=properties)