我有许多结构混乱的JSON文件。我想把这些解析成一个PySpark DataFrame。我编写了一个解析函数,并希望将其应用于目录中的每个文件,并将其输入到我的DataFrame中。
我对PySpark完全陌生,所以任何帮助都是非常感谢的。我曾希望我能做一些事情来达到这样的效果:
from my_parsers import parser
data_files = [...] # Is there a PySpark way to iterate through files in a directory?
my_data = map(parser, data_files) # How do
我正在尝试使用AWS Glue将一个20 to的JSON gzip文件转换为parquet。
我已经在下面的代码中使用Pyspark设置了一个作业。
我收到了这条日志警告消息:
LOG.WARN: Loading one large unsplittable file s3://aws-glue-data.json.gz with only one partition, because the file is compressed by unsplittable compression codec.
我想知道是否有办法分割/块文件?我知道我可以用熊猫来做这件事,但不幸的是,这花费了太多的时间(
我有一个json文件,我已经将其存储在blob中。我想把那个文件当做字典来读。对于一个普通的文件系统,我会这样做: with open(file_path) as f:
data = json.load(f) 但是当我给blob url来打开它的时候,它不工作。我可以使用pyspark函数来读取blob并将其转换为json,如下所示- df=spark.read.json(file_url)
data = list(map(lambda row: row.asDict(True), df.collect()))[0] 我想知道我是否可以像上面这样以一种简单的方式来做这件事,因
我正在尝试使用pyspark读取一个avro文件,并根据特定的键对其中一个列进行排序。我的avro文件中的一个列包含一个MapType数据,我需要根据键进行排序。test只包含一行,实体列具有MapType数据。我的目的是将输出写回一个avro文件,但需要对键进行排序。不幸的是,我无法做到这一点,不确定这是否有可能在阿夫罗?它是以输入出现的相同方式写回的。下面是我的代码(我已经创建了一个笔记本来测试它):
from pyspark.conf import SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functi
由于在spark中没有对读取excel文件的开箱即用的支持,所以我首先将excel文件读取到pandas数据帧中,然后尝试将pandas数据帧转换为spark数据帧,但我得到了以下错误(我使用spark 1.5.1)
import pandas as pd
from pandas import ExcelFile
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql.types import *
pdf=pd.read_excel('/home/testdata/tes