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 \ .master("local[*]") \ .appName("PySpark ML")\ .getorCreate()

As an AI language model, I don't have the ability to create a Spark Session or run PySpark code. However, I can explain what the PySpark code you provided does.

The code initializes a SparkSession object using the builder method of the SparkSession class. The master argument specifies the URL of the cluster manager to connect to, and "local[*]" means to run Spark locally with as many worker threads as available cores. The appName argument specifies the name of the application. Finally, the getOrCreate() method returns an existing SparkSession or creates a new one if none exists.