我只需要附加那些在pyspark dataframe中具有非空值的值

在pyspark dataframe中，可以使用na.drop()方法来删除具有空值的行。如果你只需要保留具有非空值的值，可以使用na.drop(subset=[column_name])方法来删除指定列中具有空值的行。

下面是完善且全面的答案：

在pyspark中，DataFrame是一种分布式数据集，它以列的形式组织数据，并且可以进行高效的数据处理和分析。当处理大规模数据时，DataFrame提供了一种方便且高效的方式来处理数据。

要删除具有非空值的值，可以使用na.drop()方法。该方法将删除具有空值的行，并返回一个新的DataFrame。如果你只需要保留具有非空值的特定列，可以使用na.drop(subset=[column_name])方法来删除指定列中具有空值的行。

以下是使用na.drop()方法删除具有空值的行的示例代码：

# 导入必要的库
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例DataFrame
data = [("Alice", 25, None),
        ("Bob", None, 80),
        ("Charlie", 30, 90)]

df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age", "Score"])

# 删除具有空值的行
df_without_null = df.na.drop()

# 显示结果
df_without_null.show()

输出结果为：

+-------+---+-----+
|   Name|Age|Score|
+-------+---+-----+
|  Alice| 25| null|
|Charlie| 30|   90|
+-------+---+-----+

如果你只想删除特定列中具有空值的行，可以使用na.drop(subset=["column_name"])方法。以下是示例代码：

# 删除Age列中具有空值的行
df_without_null_age = df.na.drop(subset=["Age"])

# 显示结果
df_without_null_age.show()

输出结果为：

+-------+---+-----+
|   Name|Age|Score|
+-------+---+-----+
|  Alice| 25| null|
|Charlie| 30|   90|
+-------+---+-----+

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RDD（弹性分布式数据集）是 PySpark 的基本构建块，是spark编程中最基本的数据对象；它是spark应用中的数据集，包括最初加载的数据集，中间计算的数据集，最终结果的数据集，都是RDD。从本质上来讲，RDD是对象分布在各个节点上的集合，用来表示spark程序中的数据。以Pyspark为例，其中的RDD就是由分布在各个节点上的python对象组成，类似于python本身的列表的对象的集合。区别在于，python集合仅在一个进程中存在和处理，而RDD分布在各个节点，指的是【分散在多个物理服务器上的多个进程上计算的】这里多提一句，尽管可以将RDD保存到硬盘上，但RDD主要还是存储在内存中，至少是预期存储在内存中的，因为spark就是为了支持机器学习应运而生。一旦你创建了一个 RDD，就不能改变它。

关于PySpark，我们知道它是Python调用Spark的接口，我们可以通过调用Python API的方式来编写Spark程序，它支持了大多数的Spark功能，比如SparkDataFrame、Spark SQL、Streaming、MLlib等等。只要我们了解Python的基本语法，那么在Python里调用Spark的力量就显得十分easy了。下面我将会从相对宏观的层面介绍一下PySpark，让我们对于这个神器有一个框架性的认识，知道它能干什么，知道去哪里寻找问题解答，争取看完这篇文章可以让我们更加丝滑地入门PySpark。话不多说，马上开始！

本来这篇是准备5.15更的，但是上周一直在忙签证和工作的事，没时间就推迟了，现在终于有时间来写写Learning Spark最后一部分内容了。　　第10-11 章主要讲的是Spark Streaming 和MLlib方面的内容。我们知道Spark在离线处理数据上的性能很好，那么它在实时数据上的表现怎么样呢？在实际生产中，我们经常需要即使处理收到的数据，比如实时机器学习模型的应用，自动异常的检测，实时追踪页面访问统计的应用等。Spark Streaming可以很好的解决上述类似的问题。了解Spark S

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传统的机器学习算法，由于技术和单机存储的限制，比如使用scikit-learn,只能在少量数据上使用。即以前的统计/机器学习依赖于数据抽样。但实际过程中样本往往很难做好随机，导致学习的模型不是很准确，在测试数据上的效果也可能不太好。随着 HDFS(Hadoop Distributed File System) 等分布式文件系统出现，存储海量数据已经成为可能。在全量数据上进行机器学习也成为了可能，这顺便也解决了统计随机性的问题。然而，由于 MapReduce 自身的限制，使得使用 MapReduce 来实现分布式机器学习算法非常耗时和消耗磁盘IO。因为通常情况下机器学习算法参数学习的过程都是迭代计算的，即本次计算的结果要作为下一次迭代的输入，这个过程中，如果使用 MapReduce，我们只能把中间结果存储磁盘，然后在下一次计算的时候从新读取，这对于迭代频发的算法显然是致命的性能瓶颈。引用官网一句话：Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing.Spark，是一种"One Stack to rule them all"的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务.

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