在Spark流作业中查找数据帧的大小,可以通过以下步骤进行:
schema
属性获取数据帧的结构信息,包括列名和数据类型。count
方法获取数据帧中的记录数,即数据的行数。columns
属性获取数据帧的列名列表。sizeof
函数计算每列的大小,并累加得到数据帧的总大小。以下是一个示例代码:
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("DataFrameSize").getOrCreate()
# 从数据源加载数据到数据帧
df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data.csv")
# 获取数据帧的结构信息
schema = df.schema
# 获取数据帧的记录数
row_count = df.count()
# 获取数据帧的列名列表
columns = df.columns
# 计算数据帧的总大小
total_size = 0
for column in columns:
column_size = df.select(column).rdd.map(lambda x: sizeof(x[0])).reduce(lambda x, y: x + y)
total_size += column_size
# 打印结果
print("数据帧的结构信息:")
print(schema)
print("数据帧的记录数:", row_count)
print("数据帧的总大小:", total_size)
# 停止SparkSession
spark.stop()
在这个例子中,我们使用了Spark的CSV数据源加载数据到数据帧,并计算了数据帧的结构信息、记录数和总大小。你可以根据实际情况修改代码中的数据源和数据帧操作。
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