如何使用pyspark从xml的每个嵌套节点创建表

使用pyspark从XML的每个嵌套节点创建表的步骤如下：

导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import explode

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.appName("XML to DataFrame").getOrCreate()

读取XML文件并将其转换为DataFrame：

df = spark.read.format("xml").option("rowTag", "root").load("path/to/xml/file.xml")

这里的"rowTag"参数指定了XML中的根节点名称，可以根据实际情况进行修改。

使用explode函数将嵌套节点展开为单独的行：

df_flat = df.select(explode(df.root).alias("nested_node"))

这将创建一个新的DataFrame，其中每个嵌套节点都被展开为单独的行。

提取嵌套节点的属性和值，并创建表：

df_table = df_flat.selectExpr("nested_node._attribute1 as attribute1", "nested_node._attribute2 as attribute2", "nested_node._value as value")
df_table.createOrReplaceTempView("xml_table")

这里的"_attribute1"、"_attribute2"和"_value"是嵌套节点的属性和值的名称，可以根据实际情况进行修改。createOrReplaceTempView函数将DataFrame注册为一个临时表，以便后续查询和分析。

至此，我们使用pyspark从XML的每个嵌套节点创建了一个表。接下来，您可以使用Spark SQL或DataFrame API执行各种查询和分析操作。

注意：以上答案中没有提及任何特定的云计算品牌商的产品，如有需要，请自行根据实际情况选择适合的云计算平台和相关产品。

相关·内容

Python大数据之PySpark(二)PySpark安装

记住如果安装特定的版本需要使用指定版本，pip install pyspark2.4.5 本地安装使用pip install pyspark 默认安装最新版 PySpark Vs Spark Python...作为Spark的主流开发语言 PySpark安装 1-如何安装PySpark？...pip install pyspark （掌握）第二种：使用虚拟环境安装pyspark_env中安装，pip install pyspark 第三种：在PyPi上下载下来对应包执行安装 5-如何查看conda...第一个10代表是map任务，第二10代表每个map任务投掷的次数 spark-submit的提交的参数10的含义是投掷的次数简单的py代码 def pi(times): # times的意思是落入到正方形的次数...1-设定谁是主节点，谁是从节点 node1是主节点，node1，node2，node3是从节点 2-需要在配置文件中声明，那个节点是主节点，主节点的主机名和端口号(通信) 那个节点是从节点

2.7K3 0

PySpark 读写 Parquet 文件到 DataFrame

本文中，云朵君将和大家一起学习如何从 PySpark DataFrame 编写 Parquet 文件并将 Parquet 文件读取到 DataFrame 并创建视图/表来执行 SQL 查询。...Parquet 能够支持高级嵌套数据结构，并支持高效的压缩选项和编码方案。 Pyspark SQL 支持读取和写入 Parquet 文件，自动捕获原始数据的模式，它还平均减少了 75% 的数据存储。...首先，使用方法 spark.createDataFrame() 从数据列表创建一个 Pyspark DataFrame。...Pyspark创建的每个分区文件都具有 .parquet 文件扩展名。...在这里，我在分区 Parquet 文件上创建一个表，并执行一个比没有分区的表执行得更快的查询，从而提高了性能。

1.1K4 0

使用CDSW和运营数据库构建ML应用1:设置和基础

介绍 Python在数据工程师和数据科学家中被广泛使用，以解决从ETL / ELT管道到构建机器学习模型的各种问题。...在本博客系列中，我们将说明如何为基本的Spark使用以及CDSW中维护的作业一起配置PySpark和HBase 。...先决条件具有带有HBase和Spark的CDP集群如果要通过CDSW遵循示例，则需要安装它-安装Cloudera Data Science Workbench Python 3安装在每个节点的同一路径上...1）确保在每个集群节点上都安装了Python 3，并记下了它的路径 2）在CDSW中创建一个新项目并使用PySpark模板 3）打开项目，转到设置->引擎->环境变量。...这就完成了我们有关如何通过PySpark将行插入到HBase表中的示例。在下一部分中，我将讨论“获取和扫描操作”，PySpark SQL和一些故障排除。

2.7K2 0

使用CDSW和运营数据库构建ML应用2：查询加载数据

在本期中，我们将讨论如何执行“获取/扫描”操作以及如何使用PySpark SQL。之后，我们将讨论批量操作，然后再讨论一些故障排除错误。在这里阅读第一个博客。...Get/Scan操作使用目录在此示例中，让我们加载在第1部分的“放置操作”中创建的表“ tblEmployee”。我使用相同的目录来加载该表。...使用PySpark SQL，可以创建一个临时表，该表将直接在HBase表上运行SQL查询。但是，要执行此操作，我们需要在从HBase加载的PySpark数据框上创建视图。...但是，PySpark对这些操作的支持受到限制。通过访问JVM，可以创建HBase配置和Java HBase上下文对象。下面是显示如何创建这些对象的示例。...请参考上面的配置步骤，并确保在群集的每个节点上都安装了Python，并将环境变量正确设置为正确的路径。

4.1K2 0

PySpark 数据类型定义 StructType & StructField

虽然 PySpark 从数据中推断出模式，但有时我们可能需要定义自己的列名和数据类型，本文解释了如何定义简单、嵌套和复杂的模式。...PySpark StructType 和 StructField 类用于以编程方式指定 DataFrame 的schema并创建复杂的列，如嵌套结构、数组和映射列。...下面的示例演示了一个非常简单的示例，说明如何在 DataFrame 上创建 StructType 和 StructField 以及它与示例数据一起使用来支持它。...从 DDL 字符串创建 StructType 对象结构就像从 JSON 字符串中加载结构一样，我们也可以从 DLL 中创建结构（通过使用SQL StructType 类 StructType.fromDDL...，以及如何在运行时更改 Pyspark DataFrame 的结构，将案例类转换为模式以及使用 ArrayType、MapType。

1.3K3 0

Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（上）

2、PySpark RDD 的基本特性和优势 3、PySpark RDD 局限 4、创建 RDD ①使用 sparkContext.parallelize() 创建 RDD ②引用在外部存储系统中的数据集...这是创建 RDD 的基本方法，当内存中已有从文件或数据库加载的数据时使用。并且它要求在创建 RDD 之前所有数据都存在于驱动程序中。...提供了两种重新分区的方式；第一：使用repartition(numPartitions)从所有节点混洗数据的方法，也称为完全混洗， repartition()方法是一项非常昂贵的操作，因为它会从集群中的所有节点打乱数据...第二：使用coalesce(n)方法**从最小节点混洗数据，仅用于减少分区数**。这是repartition()使用合并降低跨分区数据移动的优化或改进版本。...DataFrame等价于sparkSQL中的关系型表所以我们在使用sparkSQL的时候常常要创建这个DataFrame。 HadoopRDD：提供读取存储在HDFS上的数据的RDD。

3.9K3 0

PySpark SQL 相关知识介绍

Hive为HDFS中的结构化数据向用户提供了类似关系数据库管理系统的抽象。您可以创建表并在其上运行类似sql的查询。Hive将表模式保存在一些RDBMS中。...使用SQL，我们告诉SQL引擎要做什么。我们不告诉它如何执行任务。类似地，PySpark SQL命令不会告诉它如何执行任务。这些命令只告诉它要执行什么。...catalyst优化器首先将PySpark SQL查询转换为逻辑计划，然后将此逻辑计划转换为优化的逻辑计划。从这个优化的逻辑计划创建一个物理计划。创建多个物理计划。使用成本分析仪，选择最优的物理方案。...有一个全局资源管理器，每个集群将运行许多节点管理器。节点管理器是资源管理器的奴隶。调度程序是ResourceManager的组件，它为集群上的不同应用程序分配资源。...它使用对等的分布式体系结构在不同的节点上复制数据。节点使用闲话协议交换信息。

3.9K4 0

Spark Parquet详解

，列示存储支持映射下推和谓词下推，减少磁盘IO；同样的压缩方式下，列式存储因为每一列都是同构的，因此可以使用更高效的压缩方法；下面主要介绍Parquet如何实现自身的相关优势，绝不仅仅是使用了列式存储就完了...这是一个很常见的根据某个过滤条件查询某个表中的某些列，下面我们考虑该查询分别在行式和列式存储下的执行过程：行式存储：查询结果和过滤中使用到了姓名、年龄，针对全部数据；由于行式是按行存储，而此处是针对全部数据行的查询...这部分主要分析Parquet使用的数据模型，以及其如何对嵌套类型的支持（需要分析repetition level和definition level）；数据模型这部分主要分析的是列式存储如何处理不同行不同列之间存储上的歧义问题...下面依次介绍这两个比较难以直观理解的概念； Definition level 定义等级 Definition level指的是截至当前位置为止，从根节点一路到此的路径上有多少可选的节点被定义了，因为是可选的...：从上一章节知道列式存储支持嵌套中Repetition level和Definition level是很重要的，这二者都存放于Row group的元数据中；高效压缩：注意到每个Column都有一个type

1.7K4 3

Pyspark学习笔记（五）RDD操作(二)_RDD行动操作

：一、PySpark RDD 行动操作简介二.常见的转换操作表 & 使用例子 0.初始的示例rdd, 1....二.常见的转换操作表 & 使用例子 0.初始的示例rdd, 我们这里仍然以上一篇博文中的rdd_test作为示例，这样能更好的与之前讲的内容联系起来 [ ((10,1,2,3), (10,1,2,4),...(20,1,2,3),1), ((20,2,2,2),1), ((10,1,2,4),2)] 11.fold(zeroValue, func) 使用给定的func和初始值zeroV把RDD中的每个分区的元素聚合...而不是只使用一次 ''' ① 在每个节点应用fold：初始值zeroValue + 分区内RDD元素 ② 获得各个partition的聚合值之后，对这些值再进行一次聚合，同样也应用zeroValue；...，对每个分区的聚合进行聚合 (这里同样是对每个分区，初始值的使用规则和fold是一样的，对每个分区都采用) seqOp方法是先对每个分区操作，然后combOp对每个分区的聚合结果进行最终聚合 rdd_agg_test

1.6K4 0

Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（下）

当持久化或缓存一个 RDD 时，每个工作节点将它的分区数据存储在内存或磁盘中，并在该 RDD 的其他操作中重用它们。...Spark 在节点上的持久数据是容错的，这意味着如果任何分区丢失，它将使用创建它的原始转换自动重新计算 ① cache() 默认将 RDD 计算保存到存储级别 MEMORY_ONLY ，这意味着它将数据作为未序列化对象存储在...，DISK_ONLY，MEMORY_ONLY_2，MEMORY_AND_DISK_2 ③ unpersist() PySpark 会自动监视每个persist()和cache()调用，并检查每个节点上的使用情况...PySpark 不是将这些数据与每个任务一起发送，而是使用高效的广播算法将广播变量分发给机器，以降低通信成本。 PySpark RDD Broadcast 的最佳用例之一是与查找数据一起使用。...ii 创建广播变量使用SparkContext 类的方法broadcast(v)创建的。

2K4 0

独家 | 一文读懂PySpark数据框（附实例）

本文中我们将探讨数据框的概念，以及它们如何与PySpark一起帮助数据分析员来解读大数据集。数据框是现代行业的流行词。...人们往往会在一些流行的数据分析语言中用到它，如Python、Scala、以及R。那么，为什么每个人都经常用到它呢？让我们通过PySpark数据框教程来看看原因。...我们可以说数据框不是别的，就只是一种类似于SQL表或电子表格的二维数据结构。接下来让我们继续理解到底为什么需要PySpark数据框。为什么我们需要数据框？ 1....数据框的数据源在PySpark中有多种方法可以创建数据框：可以从任一CSV、JSON、XML，或Parquet文件中加载数据。...执行SQL查询我们还可以直接将SQL查询语句传递给数据框，为此我们需要通过使用registerTempTable方法从数据框上创建一张表，然后再使用sqlContext.sql()来传递SQL查询语句

6K1 0

【Python】PySpark 数据计算 ② ( RDD#flatMap 方法 | RDD#flatMap 语法 | 代码示例 )

RDD#flatMap 方法是在 RDD#map 方法的基础上 , 增加了 " 解除嵌套 " 的作用 ; RDD#flatMap 方法也是接收一个函数作为参数 , 该函数被应用于 RDD...中的每个元素及元素嵌套的子元素 , 并返回一个新的 RDD 对象 ; 2、解除嵌套解除嵌套含义 : 下面的的列表中 , 每个元素都是一个列表 ; lst = [[1, 2], [3, 4,...5], [6, 7, 8]] 如果将上述列表解除嵌套 , 则新的列表如下 : lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] RDD#flatMap 方法先对 RDD 中的每个元素...进行处理 , 然后再将计算结果展平放到一个新的 RDD 对象中 , 也就是解除嵌套 ; 这样原始 RDD 对象中的每个元素 , 都对应新 RDD 对象中的若干元素 ; 3、RDD#flatMap...旧的 RDD 对象 oldRDD 中 , 每个元素应用一个 lambda 函数 , 该函数返回多个元素 , 返回的多个元素就会被展平放入新的 RDD 对象 newRDD 中 ; 代码示例 : # 将字符串列表

4021 0

Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上）

2、PySpark RDD 的优势 ①.内存处理 ②.不变性 ③.惰性运算 ④.分区 3、PySpark RDD 局限 4、创建 RDD ①使用 sparkContext.parallelize()...这是创建 RDD 的基本方法，当内存中已有从文件或数据库加载的数据时使用。并且它要求在创建 RDD 之前所有数据都存在于驱动程序中。...提供了两种重新分区的方式；第一：使用repartition(numPartitions)从所有节点混洗数据的方法，也称为完全混洗， repartition()方法是一项非常昂贵的操作，因为它会从集群中的所有节点打乱数据...第二：使用coalesce(n)方法**从最小节点混洗数据，仅用于减少分区数**。这是repartition()使用合并降低跨分区数据移动的优化或改进版本。...DataFrame等价于sparkSQL中的关系型表所以我们在使用sparkSQL的时候常常要创建这个DataFrame。 HadoopRDD：提供读取存储在HDFS上的数据的RDD。

3.9K1 0

如何在CDH集群上部署Python3运行环境及运行Python作业

本篇文章主要讲述如何在CDH集群基于Anaconda部署Python3的运行环境，并使用示例说明使用pyspark运行Python作业。...---- 注意在每个worker节点都要部署python3，并且部署目录要相同，因为CDH自带了python2，所以如果需要将python替换成python3，需要在CM界面上修改PYSPARK_PYTHON...=3.5 [7hunn65yq0.jpeg] 注意：这里创建python3环境时使用了离线模式，即--offline参数，以及—unknown，这种方式适合安装没有依赖的python包，如果有依赖使用conda...Pyspark作业 ---- 这个demo主要使用spark-submit提交pyspark job，模拟从hdfs中读取数据，并转换成DateFrame，然后注册表并执行SQL条件查询，将查询结果输出到...驱动包，MySQL表可以不存在，pyspark在写数据时会自动创建该表。

4.2K4 0

使用Spark进行数据统计并将结果转存至MSSQL

在使用Spark读取Hive中的数据中，我们演示了如何使用python编写脚本，提交到spark，读取并输出了Hive中的数据。...在实际应用中，在读取完数据后，通常需要使用pyspark中的API来对数据进行统计或运算，并将结果保存起来。本节将演示这一过程。 1....环境准备 1.1 Hive建表并填充测试数据本文假设你已经安装、配置好了HDFS、Hive和Spark，在Hive中创建了数据仓库Eshop，在其下创建了OrderInfo表，基于Retailer和Year...1.3 MSSql建表StatOrderInfo 假设要统计的是每年每个经销商的订单总数（OrderCount）、销售总额（TotalAmount）、用户数（CustomerCount），那么可以这样建表...上面的代码有几下几点还需要注意一下：这里我是运行在Spark集群上，其中的master节点是node0，因此是这样创建spark对象的：spark = SparkSession.builder.master

2.2K2 0

Pyspark学习笔记（五）RDD操作(一)_RDD转换操作

2.宽操作二.常见的转换操作表 & 使用例子 0.创建一个示例rdd, 后续的例子基本以此例展开 1....由于RDD本质上是不可变的，转换操作总是创建一个或多个新的RDD而不更新现有的RDD，因此，一系列RDD转换创建了一个RDD谱系。...常见的执行宽操作的一些方法是：groupBy(), groupByKey(), join(), repartition() 等二.常见的转换操作表 & 使用例子 0.创建一个示例rdd, 后续的例子基本以此例展开...() 与map的操作类似，但会进一步拍平数据，表示会去掉一层嵌套....函数，就是将两个RDD执行合并操作; pyspark.RDD.union 但是pyspark中的union操作似乎不会自动去重，如果需要去重就使用后面讲的distinct # the example

2K2 0

Pyspark学习笔记（四）---弹性分布式数据集 RDD （上）

Pyspark学习笔记（四）---弹性分布式数据集 RDD [Resilient Distribute Data] （上） 1.RDD简述 2.加载数据到RDD A 从文件中读取数据 Ⅰ·从文本文件创建...在Pyspark中，RDD是由分布在各节点上的python对象组成，如列表，元组，字典等。...#创建一个SparkSession对象，方便下面使用 from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession\...#使用textFile()读取目录下的所有文件时，每个文件的每一行成为了一条单独的记录， #而该行属于哪个文件是不记录的。...RDD ③不需要进行节点间的数据混洗宽操作： ①通常需要数据混洗 ②RDD有多个依赖，比如在join或者union的时候 7.RDD容错性因为每个RDD的谱系都被记录，所以一个节点崩溃时，任何RDD

2K2 0

Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（下）

2.累加器变量（可更新的共享变量） ---- 前言本篇主要讲述了如何在执行pyspark任务时候缓存或者共享变量，以达到节约资源、计算量、时间等目的一、PySpark RDD 持久化参考文献...Spark 在节点上的持久数据是容错的，这意味着如果任何分区丢失，它将使用创建它的原始转换自动重新计算 ①cache() 默认将 RDD 计算保存到存储级别MEMORY_ONLY ，这意味着它将数据作为未序列化对象存储在...，DISK_ONLY，MEMORY_ONLY_2，MEMORY_AND_DISK_2 ③ unpersist() PySpark 会自动监视每个persist()和cache()调用，并检查每个节点上的使用情况...PySpark 不是将这些数据与每个任务一起发送，而是使用高效的广播算法将广播变量分发给机器，以降低通信成本。 PySpark RDD Broadcast 的最佳用例之一是与查找数据一起使用。...ii 创建广播变量使用SparkContext 类的方法broadcast(v)创建的。

2.7K3 0

Python大数据之PySpark(四)SparkBase&Core

SparkBase&Core 学习目标掌握SparkOnYarn搭建掌握RDD的基础创建及相关算子操作了解PySpark的架构及角色环境搭建-Spark on YARN Yarn 资源调度框架，...提供如何基于RM，NM，Continer资源调度 Yarn可以替换Standalone结构中Master和Worker来使用RM和NM来申请资源 SparkOnYarn本质 Spark计算任务通过Yarn...申请资源，SparkOnYarn 将pyspark文件，经过Py4J(Python for java)转换，提交到Yarn的JVM中去运行修改配置思考，如何搭建SparkOnYarn环境？...Yarn提供了资源的调度和管理工作，真正执行计算的时候Spark本身 Master和Worker的结构是Spark Standalone结构使用Master申请资源，真正申请到是Worker节点的Executor...DAGscheduler划分Job为Stages，为每个stage创建task 3-接下来通过TaskScheduler将每个Stage的task分配到每个executor去执行 4-结果返回到Driver

5204 0

使用CDSW和运营数据库构建ML应用3:生产ML模型

为此，我在HBase中创建了一个批次评分表。批处理得分表是一个表，其中存储了所有可能的传感器输入组合以及使用该模型对每个组合的预测。完成该预计算以便以ms延迟提供结果。...我的应用程序使用PySpark创建所有组合，对每个组合进行分类，然后构建要存储在HBase中的DataFrame。...如何运行此演示应用程序现在，如果您想在CDSW中运行并模拟该演示应用程序，请按以下步骤操作：确保已配置PySpark和HBase –作为参考，请参阅第1部分在CDSW上创建一个新项目，然后在“初始设置... 结论与总结此应用程序演示了如何利用PySpark来使用HBase作为基础存储系统来构建简单的ML分类模型。无论如何，该演示应用程序都有一些收获。...通过PySpark，可以从多个来源访问数据服务ML应用程序通常需要可伸缩性，因此事实证明HBase和PySpark可以满足该要求。

2.8K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云