获取spark.sql().collect()结果集的条数

时间: 2024-05-07 07:15:14 浏览: 224
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获取数据库某记录的条数

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可以使用以下代码获取Spark SQL结果集的条数： ```python result = spark.sql("SELECT * FROM my_table") count = result.count() ``` 在此示例中，我们首先执行Spark SQL查询并将结果存储在`result`变量中。然后，我们使用`count()`函数获取结果集中的记录数，并将其存储在`count`变量中。最后，我们可以使用`print()`函数打印结果集中的记录数： ```python print("Total records: ", count) ```
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直接取spark.sql().collect()中的查询值

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不循环怎么取spark.sql().collect()中的查询值

如果不想使用循环，可以使用first()或head()方法来获取查询结果中的第一个元素，然后再使用索引来获取所需的值。 例如，如果查询结果只包含一行数据，可以使用以下代码获取第一列的值： python result = ...

解释下列代码package sparkML import org.apache.spark.ml.clustering.{KMeans, KMeansModel} import org.apache.spark.ml.feature.{HashingTF, IDF, Tokenizer} import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession} object Kmeans { case class Product(id: String, wd: String, jd: String, sjc: String, jyje: String) def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession .builder() .appName("TFIDF@2") .master("local[3]") .getOrCreate() import spark.implicits._ val product = spark.sparkContext.textFile("data/data.txt").map { x => val data = x.split(",") Product(data(0), data(1), data(2), data(3), data(4)) }.toDS().cache() product.createOrReplaceTempView("data") val products: DataFrame = spark.sql("select id, concat_ws(',',collect_set(jyje)) as jyje from data group by id") val productData = new Tokenizer().setInputCol("jyje").setOutputCol("productWords").transform(products) val tfData = new HashingTF().setNumFeatures(20).setInputCol("productWords").setOutputCol("productFeatures").transform(productData) val idfModel = new IDF().setInputCol("productFeatures").setOutputCol("features").fit(tfData) val idfData = idfModel.transform(tfData) val trainingData = idfData.select("id", "features") val kmeans = new KMeans() .setK(4) .setMaxIter(5) .setFeaturesCol("features") .setPredictionCol("prediction") val kmeansModel = kmeans.fit(trainingData) val kmeansData = kmeansModel.transform(trainingData) kmeansData.show() } }

接着，使用Spark SQL对DataFrame进行分组和聚合操作，得到每个产品的交易金额数据。然后，使用Tokenizer和HashingTF对文本进行分词和特征提取，使用IDF对特征进行加权，得到最终的训练数据。最后，使用KMeans算法对...

print("开始执行推荐算法....") #spark.sql(etl_sql).write.jdbc(mysql_url, 'task888', 'overwrite', prop) # 获取:用户ID、房源ID、评分 etl_rdd = spark.sql(etl_sql).select('user_id', 'phone_id', 'action_core').rdd rdd = etl_rdd.map(lambda x: Row(user_id=x[0], book_id=x[1], action_core=x[2])).map(lambda x: (x[2], x[1], x[0])) # 5.训练模型 model = ALS.train(rdd, 10, 10, 0.01) # 7.调用模型 products_for_users_list = model.recommendProductsForUsers(10).collect() # 8.打开文件，将推荐的结果保存到data目录下 out = open(r'data_etl/recommend_info.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') # 9.设置写入模式 csv_write = csv.writer(out, dialect='excel') # 10.设置用户csv文件头行 user_head = ['user_id', 'phone_id', 'score'] # 12.写入头行 csv_write.writerow(user_head) # 13.循环推荐数据 for i in products_for_users_list: for value in i[1]: rating = [value[0], value[1], value[2]] # 写入数据 csv_write.writerow(rating) print("推荐算法执行结束，开始加工和变换推荐结果....") # 14.读取推荐的结果 recommend_df = spark \ .read \ .format('com.databricks.spark.csv') \ .options(header='true', inferschema='true', ending='utf-8') \ .load("data_etl/recommend_info.csv") # 注册临时表 recommend_df.createOrReplaceTempView("recommend") # 构造 spark执行的sql recommend_sql = ''' SELECT a.user_id, a.phone_id, bid,phone_name, phone_brand, phone_price, phone_memory ,phone_screen_size,ROUND(score,1) score FROM recommend a,phone b WHERE a.phone_id=b.phone_id ''' # 执行spark sql语句，得到dataframe recommend_df = spark.sql(recommend_sql) # 将推荐的结果写入mysql recommend_df.write.jdbc(mysql_url, 'recommend', 'overwrite', prop) 解释一下这段代码

10. 构造一个Spark SQL查询语句，用于将推荐结果与手机信息表关联，获取手机的品牌、价格、内存、屏幕尺寸等信息。 11. 执行Spark SQL查询语句，得到查询结果的DataFrame对象。 12. 将查询结果写入MySQL数据库中的...

from pyspark import SparkContext from pyspark.sql import SQLContext from pyspark.sql.types import Row from pyspark.sql.types import StructType from pyspark.sql.types import StructField from pyspark.sql.types import StringType from pyspark.sql.types import IntegerType if __name__ == "__main__": sc = SparkContext( 'local', 'test') spark=SQLContext(sc) jdbcDF=spark.read.format("jdbc").option("url","jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest").option("driver","com.mysql.jdbc.Driver").option("dbtable","employee").option("user", "root").option("password", "123").load() jdbcDF.filter(jdbcDF.age>20).collect()//检测是否连接成功 studentRDD = sc.parallelize(["3 Mary F 26","4 Tom M 23"]).map(lambda line : line.split(" ")) schema = StructType([StructField("id",IntegerType(),True),StructField("name", StringType(), True),StructField("gender", StringType(), True),StructField("age",IntegerType(), True)]) rowRDD = studentRDD.map(lambda p : Row(int(p[0]),p[1].strip(), p[2].strip(),int(p[3]))) employeeDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema) prop = {} prop['user'] = 'root' prop['password'] = '123' prop['driver'] = "com.mysql.jdbc.Driver" employeeDF.write.jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/sparktest",'employee','append', prop) jdbcDF.collect() jdbcDF.agg({"age": "max"}).show() jdbcDF.agg({"age": "sum"}).show()

首先，通过SparkContext和SQLContext创建了一个SparkSession，然后使用Spark的JDBC连接器读取MySQL数据库中的employee表格数据，并使用filter()方法过滤出年龄大于20岁的员工数据。接着，使用parallelize()和map()...

package com.tipdm.scalaDemo import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder().master("local[2]").appName("wordcount").getOrCreate() val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount") val sc = new SparkContext(conf) val file1 = sc.textFile("/opt/data/file1.txt").map(x=>x.split("%t")).map(x=>(x(0).toInt)) val file2 = sc.textFile("/opt/data/file2.txt").map(x=>x.split("%t")).map(x=>(x(0).toInt)) val file3 = sc.textFile("/opt/data/file3.txt").map(x=>x.split("%t")).map(x=>(x(0).toInt)) val two = file1.join(file2) val three = file3.join(two) var idx = 0 import org.apache.spark.HashPartitioner val res = three.filter(_.trim().length > 0).map(num => (num.trim.toInt, "")).partitionBy(new HashPartitioner(1)).sortByKey().map(t => { idx += 1 (idx, t._1) }).collect.foreach(x => println(x._1 + "%t" + x._2)) } }报错原因

根据你提供的代码，错误可能是由于文件路径不正确、文件格式不正确、文件中的数据类型不正确等原因引起的。你可以检查以下几个方面： 1. 确保文件路径正确，可以使用绝对路径或者相对路径，例如"/opt/data/file1....

val userrdd = sc.textFile("C:\\Users\\20430\\Desktop\\spark课设\\users.dat").map(_.split("::")).map(x => (x(0), (x(1), x(2), x(3)))) //用户ID 用户性别 用户年龄 用户职业 val rdd5 = rdd4.join(userrdd) // rdd5.collect().foreach(println) val data: RDD[sex] = rdd5.map(x => sex(x._1, x._2._1._1, x._2._1._2, x._2._2._3, x._2._2._2, x._2._2._1)) import spark.implicits._ val df = data.toDF() //创建dataFrame df.createOrReplaceTempView("sex2") //临时表 val resultDF: DataFrame = spark.sql("select userid,movieid,labe,rating,zhiye,sex from sex2 lateral view explode(split(schema,'\\\\|')) tmp as labe") resultDF.coalesce(1).write.csv("C:\\Users\\20430\\Desktop\\spark课设\\输出") resultDF.show()

代码第五行是通过Spark SQL查询的方式，将sex2表展开，得到一个新的DataFrame resultDF，其中每个元素都是一个Tuple，形如 (userId, movieId, label, rating, occupation, gender)。其中，label是指电影类型，通过...

table_dict = [] for table in targetTables: grants = spark.sql(f'show GRANT on {table}').collect() for grant in grants: table_dict.append(f"{json_dict['orgId']}|{''}|{table}|{grant['Principal']}|{grant['ActionType']}|{grant['ObjectType']}|{grant['ObjectKey']}") 请修改为打印targetTables数量和目前循环到第几个

grants = spark.sql(f'show GRANT on {table}').collect() for grant in grants: table_dict.append(f"{json_dict['orgId']}|{''}|{table}|{grant['Principal']}|{grant['ActionType']}|{grant['ObjectType']}|{...

df.selectExpr("std(FG) as stdFG").collect()(0).getDouble(0)转换为sparkSession.sql

可以使用以下代码将该语句转换为使用Spark SQL的方式： ...然后，使用collect()方法将结果转换为一个包含单个行的DataFrame对象，并使用getDouble(0)方法获取第一行第一列的值，即标准差。

from pyspark.sql.functions import corr

pyspark.sql.functions 是 PySpark 中用于 DataFrame 操作的函数库，corr 函数是其中的一个函数，用于计算两列数据之间的相关性系数。具体来说，它可以计算两个数值型列之间的皮尔逊相关系数。该函数的用法示例...

from pyspark.sql.functions里都有哪些函数

pyspark.sql.functions 提供了许多 Spark SQL 内置的函数，可以用于 DataFrame 的转换和聚合操作。下面是一些常用的函数： - 转换函数：concat(), substring(), trim(), upper(), lower(), split(), ...

Traceback (most recent call last): File "/home/atguigu/tmdb/analyst.py", line 151, in <module> save(base + m[k]["path"], json.dumps(f())) File "/home/atguigu/tmdb/analyst.py", line 29, in countByGenres res = countByJson("genres").collect() File "/home/atguigu/tmdb/analyst.py", line 23, in countByJson return mdf.select(field).filter(mdf[field] != ' ').rdd.flatMap(lambda g: [(v, 1) for v in map(lambda x: x['name'], json.loads(g[field]))]).repartition(1).reduceByKey(lambda x, y: x + y) File "/usr/local/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/rdd.py", line 1625, in reduceByKey File "/usr/local/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/rdd.py", line 1853, in combineByKey File "/usr/local/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/rdd.py", line 2263, in _defaultReducePartitions File "/usr/local/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/rdd.py", line 391, in getNumPartitions File "/usr/local/spark/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip/py4j/java_gateway.py", line 1257, in __call__ File "/usr/local/spark/python/lib/pyspark.zip/pyspark/sql/utils.py", line 79, in deco pyspark.sql.utils.IllegalArgumentException: 'Invalid start or len parameter'

这是一个 Python 错误，看起来是在对一个 RDD 进行 reduceByKey 操作时出现了问题。具体的错误信息是 'Invalid start or len parameter'，可能是由于某个参数传递错误导致的。需要检查代码中对该 RDD 的操作是否正确...
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