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)

这段代码使用了Spark框架读取CSV文件，将其中的数据转换为Decimal类型，并进行排序和筛选。最后将排序后的前10个数据写入CSV文件中。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.select(df['dz'].cast(DecimalType(scale=1)))`是将DataFrame中的‘dz’列数据转换为Decimal类型，`df_number.sort(F.desc("dz"))`是按照‘dz’列进行降序排序，`df_number.cache()`是将DataFrame缓存到内存中以提高读取速度，`df_number.coalesce(1).write.csv("file:///usr/local/spark/code/12.csv")`是将DataFrame写入CSV文件中，`return df_number.head(10)`是返回排序后前10个数据。

相关问题

spark = SparkSession.builder.master("local").appName("passed_rain_analyse").getOrCreate()

这段代码是使用 Spark 构建一个本地的 SparkSession，用于启动一个 Spark 应用程序并分析降雨数据。其中：

- `SparkSession` 是 Spark 2.0 引入的新的入口点，用于创建 DataFrame、执行 SQL 查询等操作。
- `builder` 方法用于创建一个 Builder 对象，用于设置 SparkSession 的各种参数。
- `master("local")` 设置 Spark 应用程序的运行模式为本地模式，也就是在本地运行 Spark 集群。
- `appName("passed_rain_analyse")` 设置应用程序的名称为 "passed_rain_analyse"。
- `getOrCreate()` 用于获取一个已存在的 SparkSession 或创建一个新的 SparkSession。

这段代码的作用是为后续的降雨数据分析提供一个 Spark 运行环境，其中，"passed_rain_analyse" 是应用程序的名称，"local" 表示运行模式为本地模式。

spark = SparkSession.builder.appName("IrisDecisionTree").getOrCreate()是什么意思

这是在使用Apache Spark时创建一个名为"IrisDecisionTree"的SparkSession的语句。SparkSession是Spark 2.0中的一个入口点，它允许您将DataFrame API与Spark SQL，Spark Streaming和MLlib集成在一起。