开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

将py4j.java_gateway.JavaObject转换为StructType pyspark

是指在pyspark中将JavaObject对象转换为StructType对象的操作。

在pyspark中，JavaObject是指通过py4j库实现的与Java对象的交互。而StructType是pyspark中用于定义结构化数据的数据类型，常用于定义DataFrame的schema。

要将JavaObject转换为StructType，可以按照以下步骤进行操作：

导入必要的库和模块：

from pyspark.sql.types import StructType

创建一个空的StructType对象：

struct_type = StructType()

遍历JavaObject对象的属性，并根据属性的类型添加对应的StructField到StructType中：

for attr_name, attr_value in java_object.__dict__.items():
    if isinstance(attr_value, int):
        struct_type.add(StructField(attr_name, IntegerType(), nullable=True))
    elif isinstance(attr_value, float):
        struct_type.add(StructField(attr_name, FloatType(), nullable=True))
    elif isinstance(attr_value, str):
        struct_type.add(StructField(attr_name, StringType(), nullable=True))
    # 其他数据类型的判断和添加

最后，可以使用创建好的StructType对象来定义DataFrame的schema：

df = spark.createDataFrame(data, struct_type)

需要注意的是，上述代码中的java_object是指要转换的JavaObject对象，data是指要创建DataFrame的数据。

关于pyspark中的StructType和DataFrame的更多信息，可以参考腾讯云的相关文档和产品介绍：

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

PySpark源码解析，教你用Python调用高效Scala接口，搞定大规模数据分析

众所周知，Spark 框架主要是由 Scala 语言实现，同时也包含少量 Java 代码。Spark 面向用户的编程接口，也是 Scala。然而，在数据科学领域，Python 一直占据比较重要的地位，仍然有大量的数据工程师在使用各类 Python 数据处理和科学计算的库，例如 numpy、Pandas、scikit-learn 等。同时，Python 语言的入门门槛也显著低于 Scala。

04

pySpark | pySpark.Dataframe使用的坑与经历

笔者最近在尝试使用PySpark，发现pyspark.dataframe跟pandas很像，但是数据操作的功能并不强大。由于，pyspark环境非自建，别家工程师也不让改，导致本来想pyspark环境跑一个随机森林，用《Comprehensive Introduction to Apache Spark, RDDs & Dataframes (using PySpark) 》中的案例，也总是报错…把一些问题进行记录。

02

PySpark UD(A)F 的高效使用

Spark无疑是当今数据科学和大数据领域最流行的技术之一。尽管它是用Scala开发的，并在Java虚拟机(JVM)中运行，但它附带了Python绑定，也称为PySpark，其API深受panda的影响。在功能方面，现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能，例如groupby、聚合等等。

03

PySpark数据类型转换异常分析

在使用PySpark的SparkSQL读取HDFS的文本文件创建DataFrame时，在做数据类型转换时会出现一些异常，如下：

05

PySpark启动过程解密

作为数据工程师，你可能会碰到过很多种启动PySpark的方法，可能搞不懂这些方法有什么共同点、有什么区别，不同的方法对程序开发、部署有什么影响，今天我们一起分析一下这些启动PySpark的方法。

02

pyspark 原理、源码解析与优劣势分析（1） ---- 架构与java接口

Spark 框架主要是由 Scala 语言实现，同时也包含少量 Java 代码。Spark 面向用户的编程接口，也是 Scala。然而，在数据科学领域，Python 一直占据比较重要的地位，仍然有大量的数据工程师在使用各类 Python 数据处理和科学计算的库，例如 numpy、Pandas、scikit-learn 等。同时，Python 语言的入门门槛也显著低于 Scala。为此，Spark 推出了 PySpark，在 Spark 框架上提供一套 Python 的接口，方便广大数据科学家使用。本文主要从源码实现层面解析 PySpark 的实现原理，包括以下几个方面：

02

Spark通信原理之Python与JVM的交互

我们知道Spark平台是用Scala进行开发的，但是使用Spark的时候最流行的语言却不是Java和Scala，而是Python。原因当然是因为Python写代码效率更高，但是Scala是跑在JVM之上的，JVM和Python之间又是如何进行交互的呢？

01

大数据入门与实战-PySpark的使用教程

Apache Spark是用Scala编程语言编写的。为了用Spark支持Python，Apache Spark社区发布了一个工具PySpark。使用PySpark，您也可以使用Python编程语言处理RDD。正是由于一个名为Py4j的库，他们才能实现这一目标。这里不介绍PySpark的环境设置，主要介绍一些实例，以便快速上手。

02

pyspark-ml学习笔记：pyspark下使用xgboost进行分布式训练

问题是这样的，如果我们想基于pyspark开发一个分布式机器训练平台，而xgboost是不可或缺的模型，但是pyspark ml中没有对应的API，这时候我们需要想办法解决它。

05

PySpark 读写 JSON 文件到 DataFrame

PySpark SQL 提供 read.json("path") 将单行或多行（多行）JSON 文件读取到 PySpark DataFrame 并 write.json("path") 保存或写入 JSON 文件的功能，在本教程中，您将学习如何读取单个文件、多个文件、目录中的所有文件进入 DataFrame 并使用 Python 示例将 DataFrame 写回 JSON 文件。

02

PySpark 的背后原理

本文介绍了 PySpark 的背后原理，包括其运行时架构、Driver 端和 Executor 端的运行原理，并分析了在大数据场景下使用 PySpark 的利弊。

04

Spark整合Ray思路漫谈（2）

首先，大家可以理解为k8s已经解决一切了，我们spark,ray都跑在K8s上。但是，如果我们希望一个spark 是实例多进程跑的时候，我们并不希望是像传统的那种方式，所有的节点都跑在K8s上，而是将executor部分放到yarn cluster. 在我们的架构里，spark driver 是一个应用，我们可以启动多个pod从而获得多个spark driver实例，对外提供负载均衡，roll upgrade/restart 等功能。也就是k8s应该是面向应用的。但是复杂的计算，我们依然希望留给Yarn，尤其是还涉及到数据本地性，然计算和存储放到一起(yarn和HDFS通常是在一起的)，避免k8s和HDFS有大量数据交换。

02

如何将PySpark导入Python的放实现(2种)

优点：简单快捷缺点：治标不治本，每次写一个新的Application都要加载一遍findspark

04

Jupyter在美团民宿的应用实践

做算法的同学对于Kaggle应该都不陌生，除了举办算法挑战赛以外，它还提供了一个学习、练习数据分析和算法开发的平台。Kaggle提供了Kaggle Kernels，方便用户进行数据分析以及经验分享。在Kaggle Kernels中，你可以Fork别人分享的结果进行复现或者进一步分析，也可以新建一个Kernel进行数据分析和算法开发。Kaggle Kernels还提供了一个配置好的环境，以及比赛的数据集，帮你从配置本地环境中解放出来。Kaggle Kernels提供给你的是一个运行在浏览器中的Jupyter，你可以在上面进行交互式的执行代码、探索数据、训练模型等等。更多关于Kaggle Kernels的使用方法可以参考 Introduction to Kaggle Kernels，这里不再多做阐述。

02

【错误记录】Python 中使用 PySpark 数据计算报错 ( SparkException: Python worker failed to connect back. )

os.environ['PYSPARK_PYTHON'] 的值设置为你自己电脑上的 python.exe 绝对路径即可 , 不要按照我电脑上的 Python 解释器路径设置 ;

05

PySpark 数据类型定义 StructType & StructField

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。StructType是StructField的集合，它定义了列名、列数据类型、布尔值以指定字段是否可以为空以及元数据。

03

Effective PySpark(PySpark 常见问题)

首先确保安装了python 2.7 ,强烈建议你使用Virtualenv方便python环境的管理。之后通过pip 安装pyspark

03

[1014]PySpark使用笔记

PySpark 通过 RPC server 来和底层的 Spark 做交互，通过 Py4j 来实现利用 API 调用 Spark 核心。 Spark (written in Scala) 速度比 Hadoop 快很多。Spark 配置可以各种参数，包括并行数目、资源占用以及数据存储的方式等等 Resilient Distributed Dataset (RDD) 可以被并行运算的 Spark 单元。它是 immutable, partitioned collection of elements

03

Python+大数据学习笔记(一)

pyspark: • pyspark = python + spark • 在pandas、numpy进行数据处理时，一次性将数据读入内存中，当数据很大时内存溢出，无法处理；此外，很多执行算法是单线程处理，不能充分利用cpu性能 spark的核心概念之一是shuffle，它将数据集分成数据块，好处是： • 在读取数据时，不是将数据一次性全部读入内存中，而是分片，用时间换空间进行大数据处理 • 极大的利用了CPU资源 • 支持分布式结构，弹性拓展硬件资源。

02

图解大数据 | 综合案例-使用Spark分析挖掘零售交易数据

教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84

02

使用Pandas_UDF快速改造Pandas代码

PySpark和Pandas之间改进性能和互操作性的其核心思想是将Apache Arrow作为序列化格式，以减少PySpark和Pandas之间的开销。

02

Spark调研笔记第4篇 – PySpark Internals

事实上。有两个名为PySpark的概念。一个是指Sparkclient内置的pyspark脚本。而还有一个是指Spark Python API中的名为pyspark的package。

02

pyspark-ml学习笔记：LogisticRegression

数据可以查看github：https://github.com/MachineLP/Spark-/tree/master/pyspark-ml

03

【Python】PySpark 数据输入 ① ( RDD 简介 | RDD 中的数据存储与计算 | Python 容器数据转 RDD 对象 | 文件文件转 RDD 对象 )

RDD 英文全称为 " Resilient Distributed Datasets " , 对应中文名称是 " 弹性分布式数据集 " ;

01

PySpark教程：使用Python学习Apache Spark

在以如此惊人的速度生成数据的世界中，在正确的时间对数据进行正确分析非常有用。实时处理大数据并执行分析的最令人惊奇的框架之一是Apache Spark，如果我们谈论现在用于处理复杂数据分析和数据修改任务的编程语言，我相信Python会超越这个图表。所以在这个PySpark教程中，我将讨论以下主题：

08

pyspark（一）--核心概念和工作原理

本文我们主要介绍pyspark的核心概念和原理，后续有时间会持续介绍pyspark的使用。

04

PySpark 读写 CSV 文件到 DataFrame

PySpark 在 DataFrameReader 上提供了csv("path")将 CSV 文件读入 PySpark DataFrame 并保存或写入 CSV 文件的功能dataframeObj.write.csv("path")，在本文中，云朵君将和大家一起学习如何将本地目录中的单个文件、多个文件、所有文件读入 DataFrame，应用一些转换，最后使用 PySpark 示例将 DataFrame 写回 CSV 文件。

02

初识Structured Streaming

我们可以通过交易数据接口以非常低的延迟获得全球各个比特币交易市场的每一笔比特币的成交价，成交额，交易时间。

01

【Python】PySpark 数据处理 ② ( 安装 PySpark | PySpark 数据处理步骤 | 构建 PySpark 执行环境入口对象 )

命令 , 安装 PySpark , 安装过程中 , 需要下载 310 M 的安装包 , 耐心等待 ;

02

第2天：核心概念之SparkContext

SparkContext是所有Spark功能的入口。无论我们希望运行什么样的Spark应用，都需要初始化SparkContext来驱动程序执行，从而将任务分配至Spark的工作节点中执行。

02

Spark Pipeline官方文档

官方文档链接：https://spark.apache.org/docs/latest/ml-pipeline.html

03

PySpark如何设置worker的python命令

因为最近在研究spark-deep-learning项目，所以重点补习了下之前PySpark相关的知识，跟着源码走了一遍。希望能够对本文的读者有所帮助。

02

如何在CDH集群上部署Python3运行环境及运行Python作业

当前有很多工具辅助大数据分析，但最受欢迎的就是Python。Python简单易用，语言有着直观的语法并且提供强大的科学计算和集群学习库。借着最近人工智能，深度学习的兴起，Python成为时下最火的语言，已经超越了Java和C，并且纳入了国家计算机等级考试。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。

04

增加MATLAB获取其他程序窗体位置功能

一样的调用win32程序，都需要窗体的类名、窗体名称作为参数。Java接口用的传值方式、需要创建一个矩形对象传入函数，执行后矩形对象里面就是返回值；Python接口就是正常的返回，只是返回值格式不一样，针对不一样的返回将数值组成MATLAB数组返回

02

0570-如何在CDH集群上部署Python3.6.1环境及运行Pyspark作业

当前有很多工具辅助大数据分析，但最受环境的就是Python。Python简单易用，语言有着直观的语法并且提供强大的科学计算和集群学习库。借着最近人工智能，深度学习的兴起，Python成为时下最火的语言，已经超越了Java和C，并且纳入了国家计算机等级考试。本篇文章主要讲述如何在CDH集群基于Anaconda安装包部署Python3.6.1的运行环境，并使用PySpark作业验证Python3环境的可行性。

03

Spark笔记12-DataFrame创建、保存

DataFrame可以翻译成数据框，让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力。

02

SQL、Pandas和Spark：这个库，实现了三大数据分析工具的大一统

看过近期推文的读者，想必应该知道笔者最近在开一个数据分析常用工具对比的系列，主要是围绕SQL、Pandas和Spark三大个人常用数据分析工具，目前已完成了基本简介、数据读取、选取特定列、常用数据操作以及窗口函数等5篇文章。当然，这里的Spark是基于Scala语言版本，所以这3个工具实际分别代表了SQL、Python和Scala三种编程语言，而在不同语言中自然是不便于数据统一和交互的。

04

PySpark简介

Apache Spark是一个大数据处理引擎，与MapReduce相比具有多个优势。通过删除Hadoop中的大部分样板代码，Spark提供了更大的简单性。此外，由于Spark处理内存中的大多数操作，因此它通常比MapReduce更快，在每次操作之后将数据写入磁盘。

03

PySpark分析二进制文件

客户需求客户希望通过spark来分析二进制文件中0和1的数量以及占比。如果要分析的是目录，则针对目录下的每个文件单独进行分析。分析后的结果保存与被分析文件同名的日志文件中，内容包括0和1字符的数量与占比。要求：如果值换算为二进制不足八位，则需要在左侧填充0。可以在linux下查看二进制文件的内容。命令： xxd –b –c 1 filename 命令参数-c 1是显示1列1个字符，-b是显示二进制。遇到的坑开发环境的问题要在spark下使用python，需要事先使用pip安装pyspark。

04

0485-如何在代码中指定PySpark的Python运行环境

Fayson在前面的文章《0483-如何指定PySpark的Python运行环境》介绍了使用Spark2-submit提交时指定Python的运行环境。也有部分用户需要在PySpark代码中指定Python的运行环境，那本篇文章Fayson主要介绍如何在代码中指定PySpark的Python运行环境。

06

python 安装spark_Spark环境搭建 (Python)

—————————————————————————————————— 2018-5-11更新

04

Windows 安装配置 PySpark 开发环境（详细步骤+原理分析）

这个比较简单，安装原生的 Python 或者 Anaconda 都可以，至于步骤这里就不多说了。

03

ReactNative4 Android源码分析二:《JNI智能指针之实现篇》

又到了周三到定时推文的时候，支付宝风波虽刚过，但留下的却是值得我们思考的，为何这么产品的微小举动就能带动两三亿人的关注？说明产品拿捏客户需求的重要性，平台的重要性，也说明以信用分750+的饥饿营销并没有让大家觉得厌恶，反而更加去追捧，验证了陈奕迅的歌词，”得不得到的永远在骚动“！

02

pyspark 原理、源码解析与优劣势分析（2） ---- Executor 端进程间通信和序列化

对于 Spark 内置的算子，在 Python 中调用 RDD、DataFrame 的接口后，从上文可以看出会通过 JVM 去调用到 Scala 的接口，最后执行和直接使用 Scala 并无区别。而对于需要使用 UDF 的情形，在 Executor 端就需要启动一个 Python worker 子进程，然后执行 UDF 的逻辑。那么 Spark 是怎样判断需要启动子进程的呢？

02

RDD转换为DataFrame

为什么要将RDD转换为DataFrame？因为这样的话，我们就可以直接针对HDFS等任何可以构建为RDD的数据，使用Spark SQL进行SQL查询了。这个功能是无比强大的。想象一下，针对HDFS中的数据，直接就可以使用SQL进行查询。

02

【Python】PySpark 数据计算 ① ( RDD#map 方法 | RDD#map 语法 | 传入普通函数 | 传入 lambda 匿名函数 | 链式调用 )

在 PySpark 中 RDD 对象提供了一种数据计算方法 RDD#map 方法 ;

01

/usr/bin/python: can't decompress data; zlib not available 的异常处理

使用Pycharm连接远程服务器端pipenv虚拟环境的python解释器，运行python spark脚本时报错如下错误：

04

大数据开发！Pandas转spark无痛指南！⛵

Pandas 是每位数据科学家和 Python 数据分析师都熟悉的工具库，它灵活且强大具备丰富的功能，但在处理大型数据集时，它是非常受限的。

07

简单的 C++ 结构体字段反射

本文不讨论完整的C++反射技术，只讨论结构体 (struct) 的字段 (field) 反射，及其在序列化/反序列化代码生成上的应用。正文开始于 § 静态反射部分，其他部分都是铺垫，可以略读。打包后的代码可以通过 archived.zip下载，每个 .cc 文件上都有对应的编译、运行脚本，或者可以通过 run_all.sh 脚本运行所有代码。 1. 背景很多人喜欢把程序员称为码农，程序员也经常嘲讽自己每天都在搬砖。这时候，大家会想：能否构造出一些更好的工具，代替我们做那些无意义的体

04

用 Kafka、Spark、Airflow 和 Docker 构建数据流管道指南

在本指南中，我们将深入探讨构建强大的数据管道，用 Kafka 进行数据流处理、Spark 进行处理、Airflow 进行编排、Docker 进行容器化、S3 进行存储，Python 作为主要脚本语言。

01

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

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭