一、基本操作demo# -*- coding: utf-8 -*
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame#第一个是放在df里面的随机数据，第二个是索引，也叫行，第三个叫列
df1=pd.DataFrame(
np.random.randn(4,4),
index=list('a
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2023-09-03 21:32:19
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# Spark DataFrame 聚合学习指南
## 引言
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。对于初学者而言，单一的数据结构 `DataFrame` 提供了一种表格化的数据格式，非常适合进行聚合操作。本文将详细讲解如何使用 Spark DataFrame 进行聚合，从流程到具体代码逐步解析。
## 聚合操作流程
在 Spark DataFr
原创
2024-08-12 04:10:29
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在聚合操作中,需要指定键或分组方式,以及指定如何转换一列或多列数据的聚合函数。s 除了处理任意类型的值之外，Spark还可以创建以下分组类型： 最简单的分组通过在select语句中执行聚合来汇总整个DataFrame “group by”指定一个或者多个key也可以指定一个或者多个聚合函数，来对包括
原创
2021-07-15 15:07:38
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今天是spark专题的第五篇，我们来看看DataFrame。用过Python做过机器学习的同学对Python当中pandas当中的DataFrame应该不陌生，如果没做过也没有关系，我们简单来介绍一下。DataFrame翻译过来的意思是数据帧，但其实它指的是一种特殊的数据结构，使得数据以类似关系型数据库当中的表一样存储。使用DataFrame我们可以非常方便地对整张表进行一些类似SQL的一些复杂的
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2024-10-12 18:08:24
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概述RDD.foreachPartition/foreach这两个action的操作: 这两个action主要用于对每个partition中的iterator实行迭代的处理。通过用户传入的function对iterator进行内容的处理。foreach的操作在foreach中，传入一个function，这个函数的传入参数就是每个partition中，每次的foreach得到的一个rdd的kv实例
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2023-08-21 11:45:32
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【spark】 常用转换操作：reduceByKey和groupByKey1.reduceByKey（func）功能：使用func函数合并具有相同键的值用scala编写def main(args: Array[String]): Unit = {
val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("Test3").setMaster(
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2023-07-14 16:16:07
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# Spark 2.4 DataFrame分组聚合和窗口函数
## 简介
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，可以用于处理大规模的数据。Spark提供了多种操作数据的方式，其中DataFrame是一种基于分布式数据集的API，它提供了一种高级的数据操作接口，可以方便地对大规模数据进行分组聚合和窗口函数的处理。
在本文中，我们将介绍Spark 2.4中DataFrame的分组聚
原创
2023-07-22 15:56:20
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内容目录创建SparkSession对象从CSV文件中读取从JSON文件中读取从Parquet文件中读取从数据列表中创建DataFrame从字典列表中创建DataFrame选择一列选择多列过滤年龄大于30的数据过滤名字为Alice的数据可以使用and、or、not等操作符进行组合查询按照年龄分组并计算平均年龄和最大年龄将age列从整型改为浮点型 Spark的DataFrame是一种类似于表格的数
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2023-07-28 20:23:48
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课程目标
掌握Spark SQL的原理掌握DataFrame数据结构和使用方式熟练使用Spark SQL完成计算任务 Spark SQL
Spark SQL概述什么是Spark SQL 2 sparkSQL优点我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行，大大简化了编写MapReduce的程序的
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2024-08-14 18:41:49
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前言本文介绍如何在Spark Sql和DataFrame中使用UDF，如何利用UDF给一个表或者一个DataFrame根据需求添加几列，并给出了旧版（Spark1.x）和新版（Spark2.x）完整的代码示例。关于UDF：UDF：User Defined Function，用户自定义函数创建测试用DataFramespark2.0创建DataFrame// 构造测试数据，有两个字段、名字和年龄
v
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2024-06-14 13:02:46
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前言说起dataframe，大家一般会首先想起pandas.dataframe。随着数据科学越来越火热，大部分同学都使用过python去进行一些数据科学的实践，也应该会对dataframe的简单易用颇有好感。 然而pandas只能用于处理单机问题，面对工业级的海量数据处理和计算，就显得无能为力。 spark作为分布式计算框架，在工业界占据了比较主流的地位。spark同样也提供了dataframe供
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2023-08-17 09:56:50
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源文件内容示例： http://bigdata.beiwang.cn/laoli
http://bigdata.beiwang.cn/laoli
http://bigdata.beiwang.cn/haiyuan
http://bigdata.beiwang.cn/haiyuan 实现代码： object SparkSqlDemo11 {
/**
* 使用开窗函数，计算TopN
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2023-12-03 10:45:02
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、agg(expers:column*) 返回dataframe类型 ，同数学计算求值
df.agg(max("age"), avg("salary"))
df.groupBy().agg(max("age"), avg("salary"))
、 agg(exprs: Map[String, String]) 返回dataframe类型 ，同数学计算求值 map类型的
df.agg(Map("a
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2023-09-05 12:17:17
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RDD、DataFrame是什么在Spark中，RDD、DataFrame是最常用的数据类型。什么是RDD？RDD（Resilient Distributed Datasets）提供了一种高度受限的共享内存模型。即RDD是只读的记录分区的集合，只能通过在其他RDD执行确定的转换操作（如map、join和group by）而创建，然而这些限制使得实现容错的开销很低。RDD仍然足以表示很多类型的计算，
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2023-07-28 14:10:58
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创建 SparkSessionfrom pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.enableHiveSupport().appName('test_app').getOrCreate()
sc = spark.sparkContext
hc = HiveContext(sc)1. Spark创建分区表# 可以将ap
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2023-10-03 18:11:10
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# Spark中DataFrame拼接实现教程
## 引言
在Spark中，DataFrame是一种强大的数据处理工具，可以进行数据的转换、过滤、聚合等操作。当我们需要将多个DataFrame进行拼接时，可以使用一些特定的方法来实现。本文将指导您如何在Spark中实现DataFrame的拼接操作。
## 整体流程
下面是实现Spark中DataFrame拼接的整体流程：
|步骤|描述|
|
原创
2023-11-26 03:16:03
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## Spark中DataFrame合并
Apache Spark是一个强大的开源分布式计算系统，它提供了丰富的API和工具，用于处理大规模数据集。其中，Spark SQL是Spark的一个模块，用于处理结构化数据。
在Spark SQL中，DataFrame是一个分布式的数据集，可以进行类似于关系型数据库的操作。对于数据分析和处理任务，DataFrame提供了一种高效灵活的方式来操作数据。
原创
2023-11-29 08:26:24
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SparkSQL 高级篇(一) 聚合操作聚合操作聚合操作是大数据分析过程中一个常用的操作，用来分析汇总数据，或者生成汇总报告。 聚合通常需要对整个数据集或一个或多个列进行某种形式的分组，然后对每个组应用聚合函数，如求和、计数或求平均值。Spark提供了许多常用的聚合函数。这里介绍下基本的聚合函数和分组聚合操作函数。首先创建一个用于demo的DataFrameval flight_summary =
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2023-09-02 00:11:56
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本文中的代码基于Spark-1.6.2的文档实现。一、DataFrame对象的生成 Spark-SQL可以以其他RDD对象、parquet文件、json文件、hive表，以及通过JDBC连接到其他关系型数据库作为数据源来生成DataFrame对象。本文将以MySQL数据库为数据源，生成DataFrame对象后进行相关的DataFame之上的操作。 文中生成DataFrame的代
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2023-09-21 13:40:52
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最近用spark处理过一阵子日志，都是一些零零散散的需求，作为一个程序员，饱受查询之苦。在这个使用过程中，也渐渐对spark dataframe的使用摸索出了一些门道。之所以会频繁使用dataframe，源于我们的日志初步处理后保存为parquet格式，因而直接使用dataframe的场景比较多。读写val parquetFile = sqlContext.read.parquet("hdfs:/
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2023-08-08 20:41:39
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