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【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 )

一、RDD#map 方法 1、RDD#map 方法引入 在 PySpark 中 RDD 对象 提供了一种 数据计算方法 RDD#map 方法 ; 该 RDD#map 函数 可以对 RDD 数据中的每个元素应用一个函数...那么返回值必须也是相同的类型 ; U 类型也是 泛型 , 表示任意类型 , 也就是说 该函数的 参数 可以是任意类型的 ; 3、RDD#map 用法 RDD#map 方法 , 接收一个 函数 作为参数...(element): return element * 10 # 应用 map 操作,将每个元素乘以 10 rdd2 = rdd.map(func) 最后 , 打印新的 RDD 中的内容 ;...# 打印新的 RDD 中的内容 print(rdd2.collect()) 代码示例 : """ PySpark 数据处理 """ # 导入 PySpark 相关包 from pyspark import...操作,将每个元素乘以 10 rdd2 = rdd.map(lambda element: element * 10) 最后 , 打印新的 RDD 中的内容 ; # 打印新的 RDD 中的内容 print

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Pyspark学习笔记(五)RDD的操作

https://sparkbyexamples.com/pyspark/pyspark-map-transformation/ flatMap() 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....https://sparkbyexamples.com/pyspark/pyspark-flatmap-transformation/ mapPartition() 类似于map,但在每个分区上执行转换函数...,mapPartitions() 的输出返回与输入 RDD 相同的行数,这比map函数提供更好的性能; filter() 一般是依据括号中的一个布尔型表达式,来筛选出满足为真的元素 union...,应用到RDD的所有元素上.和map类似,但是由于foreach是行动操作,所以可以执行一些输出类的函数,比如print countByValue() 将此 RDD 中每个唯一值的计数作为 (value...描述 mapValues() 和之前介绍的map函数类似,只不过这里是针对 (键,值) 对的值做处理,而键不变 flatMapValues() 和之前介绍的flatmap函数类似,只不过这里是针对 (

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【Python】PySpark 数据计算 ③ ( RDD#reduceByKey 函数概念 | RDD#reduceByKey 方法工作流程 | RDD#reduceByKey 语法 | 代码示例 )

中 , 将 二元元组 中 第一个元素 称为 键 Key , 第二个元素 称为 值 Value ; 按照 键 Key 分组 , 就是按照 二元元组 中的 第一个元素 的值进行分组 ; [("Tom",...传入的 func 函数的类型为 : (V, V) -> V V 是泛型 , 指的是任意类型 , 上面的 三个 V 可以是任意类型 , 但是必须是 相同的类型 ; 该函数 接收 两个 V 类型的参数 ,...执行环境 入口对象 sparkContext = SparkContext(conf=sparkConf) # 打印 PySpark 版本号 print("PySpark 版本号 : ", sparkContext.version...单词 字符串 , 第二个元素设置为 1 # 将 rdd 数据 的 列表中的元素 转为二元元组, 第二个元素设置为 1 rdd3 = rdd2.map(lambda element: (element,...执行环境 入口对象 sparkContext = SparkContext(conf=sparkConf) # 打印 PySpark 版本号 print("PySpark 版本号 : ", sparkContext.version

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Pyspark学习笔记(五)RDD操作(二)_RDD行动操作

正好测试一下 rdd_test 经过 map 和 flatMap 之后的不同之处 # the example of count rdd_map_test = rdd_test.map(lambda...pyspark.RDD.collect 3.take() 返回RDD的前n个元素(无特定顺序) (当预期结果数组较小时才应使用此方法,因为所有数据都已加载到驱动程序的内存中) pyspark.RDD.take...), (10,1,2,4)] 7.first() 返回RDD的第一个元素,也是不考虑元素顺序 pyspark.RDD.first print("first_test\n",flat_rdd_test.first...(3)) [(10,1,2,3)] 8.reduce() 使用指定的满足交换律/结合律的运算符来归约RDD中的所有元素; 处一般可以指定接收两个输入的 匿名函数<lambda x, y:...和map类似,但是由于foreach是行动操作,所以可以执行一些输出类的函数,比如print操作 pyspark.RDD.foreach 10.countByValue() 将此 RDD 中每个唯一值的计数作为

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

一、RDD#flatMap 方法 1、RDD#flatMap 方法引入 RDD#map 方法 可以 将 RDD 中的数据元素 逐个进行处理 , 处理的逻辑 需要用外部 通过 参数传入 map 函数 ;...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...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...执行环境 入口对象 sparkContext = SparkContext(conf=sparkConf) # 打印 PySpark 版本号 print("PySpark 版本号 : ", sparkContext.version...,将每个元素 按照空格 拆分 rdd2 = rdd.flatMap(lambda element: element.split(" ")) # 打印新的 RDD 中的内容 print(rdd2.collect

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线性回归的结果解释 I:变量测度单位变换的影响

如何在回归分析中纳入常见的函数形式,以及函数形式变化对回归结果的解释有何影响? 本篇文档是对第一个问题的解答,数据处理和分析结果在Stata中完成。...因变量测度单位成倍变化的影响 表2中的模型(1)和模型(2)分别展示了不同收入测量单位下的回归结果,可得样本回归函数(sample regression function)或OLS回归直线...自变量测度单位成倍变化的影响 表3中的模型(1)和模型(2)分别展示了不同经营收益测量单位下的回归结果,可得样本回归函数(sample regression function)或OLS回归直线...解释方式的差异仅在于roe的“变化1个单位”的含义上。更一般地,若自变量按照乘以c倍变化(c≠0)(本例为c=1/100),则回归的结截距项不变,斜率项乘以1/c倍(本例为1/c=100)。...*表3模型(1) reg salary roe //roe in 1% est store m3 *表3模型(2) reg salary roedec //roe in 1/100

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强者联盟——Python语言结合Spark框架

PySpark中大量使用了匿名函数lambda,因为通常都是非常简单的处理。核心代码解读如下。...map(): 映射,类似于Python的map函数。 filter(): 过滤,类似于Python的filter函数。 reduceByKey(): 按key进行合并。...first(): 返回RDD里面的第一个值。 take(n): 从RDD里面取出前n个值。 collect(): 返回全部的RDD元素。 sum(): 求和。 count(): 求个数。...使用Python的type方法打印数据类型,可知base为一个RDD。在此RDD之上,使用了一个map算子,将age增加3岁,其他值保持不变。...map是一个高阶函数,其接受一个函数作为参数,将函数应用于每一个元素之上,返回应用函数用后的新元素。此处使用了匿名函数lambda,其本身接受一个参数v,将age字段v[2]增加3,其他字段原样返回。

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使用Pandas_UDF快速改造Pandas代码

常常与select和withColumn等函数一起使用。其中调用的Python函数需要使用pandas.Series作为输入并返回一个具有相同长度的pandas.Series。...from pyspark.sql.types import LongType # 声明函数并创建UDF def multiply_func(a, b): return a * b multiply...对每个分组应用一个函数函数的输入和输出都是pandas.DataFrame。输入数据包含每个组的所有行和列。 将结果合并到一个新的DataFrame中。...这里,由于pandas_dfs()功能只是选择若干特征,所以没有涉及到字段变化,具体的字段格式在进入pandas_dfs()之前已通过printSchema()打印。...如果在pandas_dfs()中使用了pandas的reset_index()方法,且保存index,那么需要在schema变量中第一个字段处添加'index'字段及对应类型(下段代码注释内容) import

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Pyspark学习笔记(四)弹性分布式数据集 RDD 综述(下)

(对于Spark DataFrame 或 Dataset 缓存将其保存到存储级别 ` MEMORY_AND_DISK’) cachedRdd = rdd.cache() ②persist() 有两种函数签名...第一个签名不接受任何参数,默认情况下将其保存到MEMORY_AND_DISK存储级别, 例: dfPersist = df.persist() 第二个签名StorageLevel作为参数将其存储到不同的存储级别...使用map()或reduce()操作执行转换时,它使用任务附带的变量在远程节点上执行转换,并且这些变量不会发送回 PySpark 驱动程序,因此无法在任务之间重用和共享变量。.../pyspark-broadcast-variables/ 2.累加器变量(可更新的共享变量) 累加器是另一种类型的共享变量,通过关联和交换操作“添加” ,用于执行计数器(类似于 Map-reduce...学习笔记(一)—序言及目录 ①.Pyspark学习笔记(二)— spark-submit命令 ②.Pyspark学习笔记(三)— SparkContext 与 SparkSession ③.Pyspark

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

中使用 PySpark 数据计算 , # 创建一个包含整数的 RDD rdd = sparkContext.parallelize([1, 2, 3, 4, 5]) # 为每个元素执行的函数 def...执行环境 入口对象 sparkContext = SparkContext(conf=sparkConf) # 打印 PySpark 版本号 print("PySpark 版本号 : ", sparkContext.version...return element * 10 # 应用 map 操作,将每个元素乘以 10 rdd2 = rdd.map(func) # 打印新的 RDD 中的内容 print(rdd2.collect...执行环境 入口对象 sparkContext = SparkContext(conf=sparkConf) # 打印 PySpark 版本号 print("PySpark 版本号 : ", sparkContext.version...return element * 10 # 应用 map 操作,将每个元素乘以 10 rdd2 = rdd.map(func) # 打印新的 RDD 中的内容 print(rdd2.collect

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Python大数据之PySpark(五)RDD详解

3-依赖关系,reduceByKey依赖于map依赖于flatMap 4-(可选项)key-value的分区,对于key-value类型的数据默认分区是Hash分区,可以变更range分区等 5-(可选项...)位置优先性,移动计算不要移动存储 1- 2- 3- 4- 5-最终图解 RDD五大属性总结 1-分区列表 2-计算函数 3-依赖关系 4-key-value的分区器 5-位置优先性...'> print(wholefile_rdd.map(lambda x: x[1]).take(1)) # 3 - 关闭SparkContext sc.stop() * 如何查看rdd的分区?...3 # 2-2 如何打印每个分区的内容 print("per partition content:",collection_rdd.glom().collect()) # 3 - 使用rdd创建的第二种方法...# minPartitions最小的分区个数,最终有多少的分区个数,以实际打印为主 file_rdd = sc.textFile("/export/data/pyspark_workspace/PySpark-SparkCore

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