pyspark count
时间: 2023-07-28 21:07:07 浏览: 46
如果你想要用 PySpark 计算一个 RDD 中元素的数量,你可以使用 `count()` 方法。下面是一个示例代码:
```python
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "Counting")
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
rdd = sc.parallelize(data)
count = rdd.count()
print("Number of elements in RDD:", count)
```
在这个示例中,我们首先创建了一个 SparkContext 对象,然后用 Python 列表创建了一个 RDD。接下来,我们使用 `count()` 方法计算了 RDD 中元素的数量,并将结果打印到控制台上。
相关问题
pyspark worldcount案例
好的,以下是一个基本的 PySpark Word Count 案例:
```python
from pyspark import SparkConf, SparkContext
# 创建SparkConf对象
conf = SparkConf().setAppName("WordCount")
# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext(conf=conf)
# 读取输入文件
input_file_path = "input.txt"
input_file = sc.textFile(input_file_path)
# 对输入文件中的每一行进行切分并扁平化处理
words = input_file.flatMap(lambda line: line.split(" "))
# 对每个单词进行计数
word_counts = words.map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b)
# 将计数结果存储到输出文件中
output_file_path = "output.txt"
word_counts.saveAsTextFile(output_file_path)
# 关闭SparkContext
sc.stop()
```
上述代码中,首先创建了一个 `SparkConf` 对象,用于设置应用程序名称。然后创建了一个 `SparkContext` 对象,用于连接到Spark集群。接着,使用 `textFile` 方法读取输入文件,并对每一行进行切分和扁平化处理。然后使用 `map` 和 `reduceByKey` 方法对每个单词进行计数。最后,使用 `saveAsTextFile` 方法将计数结果存储到输出文件中。最后关闭 `SparkContext`。
假设输入文件 `input.txt` 包含以下内容:
```
Hello World
Hello PySpark
PySpark World Count
```
则上述代码的输出结果为:
```
(PySpark,2)
(Count,1)
(Helllo,1)
(World,2)
```
pyspark dataframe
pyspark dataframe是一种基于Spark的分布式数据处理框架,用于处理大规模数据集。它提供了类似于SQL的查询语言和丰富的数据操作功能,可以进行数据筛选、转换、聚合等操作。
以下是两个pyspark dataframe的例子:
1. 使用isin()对数据进行筛选:
```python
from pyspark.sql import Row
# 创建数据
data = [Row(name='Alice', score=78), Row(name='Bob', score=69), Row(name='Jack', score=100)]
df = spark.createDataFrame(data)
使用isin()筛选数据
df.select(df.score.isin([69, 78])).show()
```
输出:
```
+--+
|(score IN (69,78))|
+--+
| true|
| true|
| false|
+--+
```
2. 读取csv文件并显示前10行数据:
```python
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import *
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("csvRDD").getOrCreate()
# 定义schema
schema = StructType([
StructField('State', StringType()),
StructField('Color', StringType()), StructField('Count', IntegerType())
])
# 读取csv文件
df = spark.read.format('csv').option("header", True).schema(schema).load(r'/data/mnm_dataset.csv')
# 显示前10行数据
df.show(10)
```
输出:
```
+--+--+--+
|State|Color|Count|
+--+--+--+
| CA| Brown| 36|
| CA| Brown| 29|
| CA| Brown| 39|
| CA| Brown| 38|
| CA| Brown| 28|
| CA| Brown| 35|
| CA| Brown| 41|
| CA| Brown| 33|
| CA| Brown| 36|
| CA| Brown| 32|
+--+--+--+
```