首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

pyspark map函数不显示输出

pyspark是一个用于大规模数据处理的Python库,它提供了一系列的函数和工具,用于在分布式计算环境中进行数据处理和分析。其中,map函数是pyspark中常用的一个函数,用于对RDD(弹性分布式数据集)中的每个元素应用一个函数,并返回一个新的RDD。

在使用pyspark的map函数时,有时候可能会遇到输出不显示的情况。这可能是由于以下几个原因导致的:

  1. 惰性求值:pyspark中的转换操作是惰性求值的,即在执行转换操作时,并不会立即执行计算,而是在遇到一个行动操作(如collect、count等)时才会触发计算并显示结果。因此,如果只使用了map函数进行转换操作,而没有进行行动操作,是不会显示输出的。

解决方法:可以在map函数后面添加一个行动操作,如collect,以触发计算并显示结果。

  1. 数据量过大:如果处理的数据量非常大,可能会导致输出结果过多而无法完全显示在屏幕上。这时可以考虑使用take函数来获取部分结果进行查看。

解决方法:可以使用take函数获取部分结果进行查看,例如使用rdd.take(10)获取前10个元素进行展示。

综上所述,如果pyspark的map函数不显示输出,可以考虑添加一个行动操作来触发计算并显示结果,或者使用take函数获取部分结果进行查看。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【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...方法 , 又称为 map 算子 , 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#map 语法 : rdd.map(fun) 传入的...fun 是一个函数 , 其函数类型为 : (T) -> U 上述 函数 类型 前面的 小括号 及其中的内容 , 表示 函数 的参数类型 , () 表示传入参数 ; (T) 表示传入 1 个参数 ;...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...]) 然后 , 使用 map() 方法将每个元素乘以 10 , 这里传入了 lambda 函数作为参数 , 该函数接受一个整数参数 element , 并返回 element * 10 ; # 应用 map

37310

Pyspark学习笔记(五)RDD的操作

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而更新现有的RDD,因此,一系列RDD转换创建了一个RDD谱系(依赖图)。...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

4.2K20

Spark笔记16-DStream基础及操作

DStream 无状态转换操作 map:每个元素采用操作,返回的列表形式 flatmap:操作之后拍平,变成单个元素 filter:过滤元素 repartition:通过改变分区的多少,来改变DStream...滑动窗口转换操作 主要是两个参数(windowLength, slideInterval) 滑动窗口的长度 滑动窗口间隔 两个重要的函数 第二个函数中增加逆向函数的作用是减小计算量 #...数据源终端 # 连续输入多个Hadoop和spark cd /usr/local/spark/mycode/streaming/socket/ nc -lk 9999 # 流计算终端 # 动态显示词频统计结果...initialRDD=initialStateRDD) running_counts.pprint() ssc.start() ssc.awaitTermination() DStream输出操作...输出到文本 from __future__ import print_function import sys from pyspark import SparkContext from pyspark.streaming

61820

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...所以相当于列表中的元素是一个 (5,4) 二维的tuple; 而flatMap会去掉一层嵌套,则相当于5个(4,)一维的tuple 2.collect() 返回一个由RDD中所有元素组成的列表(没有限制输出数量...,所以要注意RDD的大小) ;该行动操作就不用举例了,上一篇博文的转换操作的作用其实都是最后通过collect这个行动操作才显示出来的。...) [(10,1,2,4), (20,1,2,3), (10,1,2,4), (20,2,2,2), (10,1,2,3)] 6.top(num, key=None) 返回RDD的前n个元素(按照降序输出...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

1.5K40

Spark 编程指南 (一) [Spa

Python Programming Guide - Spark(Python) Spark应用基本概念 每一个运行在cluster上的spark应用程序,是由一个运行main函数的driver program...可以类似于流水线一样,计算所有父RDD的分区;在节点计算失败的恢复上也更有效,可以直接计算其父RDD的分区,还可以进行并行计算 子RDD的每个分区依赖于常数个父分区(即与数据规模无关) 输入输出一对一的算子...,且结果RDD的分区结构不变,主要是map、flatmap 输入输出一对一,但结果RDD的分区结构发生了变化,如union、coalesce 从输入中选择部分元素的算子,如filter、distinct...,即HashPartitioner(哈希分区)和RangePartitioner(区域分区),分区函数决定了每个RDD的分区策略和分区数,并且这个函数只在(k-v)类型的RDD中存在,在非(k-v)结构的...conf = SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master) sc = SparkContext(conf=conf) appName:应用的名称,用户显示在集群

2.1K10

Pyspark获取并处理RDD数据代码实例

pyspark中获取和处理RDD数据集的方法如下: 1....首先是导入库和环境配置(本测试在linux的pycharm上完成) import os from pyspark import SparkContext, SparkConf from pyspark.sql.session...基本操作: type(txt_):显示数据类型,这时属于 ‘pyspark.rdd.RDD’ txt_.first():获取第一条数据 txt_.take(2):获取前2条数据,形成长度为2的list...(lambda x:x.split(‘\1’)):使用lambda函数map函数快速处理每一行数据,这里表示将每一行以 ‘\1’字符分隔开,每一行返回一个list;此时数据结构是:’pyspark.rdd.PipelinedRDD...’ txt_.map(lambda x:(x, x.split(‘\1’))).filter(lambda y:y[0].startswith(‘北京’)):表示在返回 (x, x.split(‘\1’

1.4K10

PySpark之RDD入门最全攻略!

2、基本RDD“转换”运算 首先我们要导入PySpark并初始化Spark的上下文环境: 初始化 from pyspark import SparkConf, SparkContext sc = SparkContext...: [3, 1, 2, 5, 5] ['APPLE', 'Orange', 'Grape', 'Banana','Apple'] map运算 map运算可以通过传入的函数,将每一个元素经过函数运算产生另外一个...比如下面的代码中,将intRDD中的每个元素加1之后返回,并转换为python数组输出: print (intRDD.map(lambda x:x+1).collect()) 结果为: [4, 2, 3...首先我们导入相关函数: from pyspark.storagelevel import StorageLevel 在scala中可以直接使用上述的持久化等级关键词,但是在pyspark中封装为了一个类...取消持久化 使用unpersist函数对RDD进行持久化: kvRDD1.unpersist() 9、整理回顾 哇,有关pyspark的RDD的基本操作就是上面这些啦,想要了解更多的盆友们可以参照官网给出的官方文档

11.1K70
领券