取决于值条件的字典数组总和pyspark (spark结构流)
取决于值条件的字典数组总和pyspark (spark结构流) 是一个关于使用pyspark和spark结构流计算字典数组总和的问题。
在云计算领域中，pyspark是一种基于Python的Spark编程接口，它提供了一种高效的方式来处理大规模数据集。Spark结构流是Spark的一种流处理框架，它可以实时处理数据流并提供弹性和容错性。
对于取决于值条件的字典数组总和的问题，可以通过以下步骤来解决：
- 导入必要的库和模块：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, sum- 创建SparkSession：
spark = SparkSession.builder.appName("DictionaryArraySum").getOrCreate()- 创建包含字典数组的DataFrame：
data = [
(1, [{"key": "A", "value": 10}, {"key": "B", "value": 20}]),
(2, [{"key": "C", "value": 30}, {"key": "D", "value": 40}]),
(3, [{"key": "E", "value": 50}, {"key": "F", "value": 60}])
]
df = spark.createDataFrame(data, ["id", "dictionary_array"])- 使用Spark结构流进行字典数组总和计算：
sum_df = df.select("id", sum(col("dictionary_array.value")).alias("sum"))- 显示结果：
sum_df.show()这样就可以得到每个字典数组的总和。
对于这个问题的应用场景可以是在大规模数据集上进行实时计算，例如在日志分析、实时监控等场景下，对字典数组进行聚合计算可以提供有用的统计信息。
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请注意，以上答案仅供参考，具体的解决方案可能因实际情况而异。
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import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
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from pyspark.sql.window import Window
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[
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import os
from pyspark.sql import SparkSession
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from pyspark.sql.functions import *
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from pyspark.sql.functions import col,sum
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import numpy as np
from pyspark.sql import SparkSession
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from pyspark.sql import SparkSession
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import pyspark.sql.functions as F
def parseInput(line):
fields = line.split(',')
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spark = SparkSession.builder.appName
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s.ne(s.shift()).cumsum()
0 1
1 1
2 1
3 2
4 2
5 3
6 3
7 4
dtype: int64
如何在PySpark中做到这一点？设置-
from pyspark.sql.types import IntegerType
from pyspark.sql.types import StructType
spark =
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import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession
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from datetime import datetime
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l
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test.csv
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'test_1': 'test_1',
&
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root
|-- name: string (nullable = true)
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|-- MapName: map (nullable = true)
| |-- key: string
| |-- value: struct (valueContainsNull = true)
| | |-- field1: double (nullable = true)
| | |-- field2: double (n
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在groupBy.agg()中创建字典是可能的吗？下面是一个玩具示例：
import pyspark
from pyspark.sql import Row
import pyspark.sql.functions as F
sc = pyspark.SparkContext()
spark = pyspark.sql.SparkSession(sc)
toy_data = spark.createDataFrame([
Row(id=1, key='a', value="123"),
Row(id=1, key='b', v
浏览 0提问于2019-03-22得票数 6
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python、apache-spark、pyspark
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drug_name,num_prescriber,total_cost
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from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
logFile = 'Sample.txt'
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# coding: utf-8
"""
kafka-test-003.py: test with broker 0.10(new Spark Stream API)
How to run this script?
spark-submit --jars jars/spark-sql-kafka-0-10_2.11-2.3.0.jar,jars/kafka-clients-0.11
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