PySpark如何将CSV读入Dataframe并进行操作-Java 学习之路

我是pyspark的新手，我正在尝试用它来处理一个保存为csv文件的大型数据集 . 我想将CSV文件读入spark数据帧，删除一些列，然后添加新列 . 我该怎么做？

我无法将此数据转换为数据帧 . 这是我到目前为止的精简版：

def make_dataframe(data_portion, schema, sql):
    fields = data_portion.split(",")
    return sql.createDateFrame([(fields[0], fields[1])], schema=schema)

if __name__ == "__main__":
    sc = SparkContext(appName="Test")
    sql = SQLContext(sc)

    ...

    big_frame = data.flatMap(lambda line: make_dataframe(line, schema, sql))
                .reduce(lambda a, b: a.union(b))

    big_frame.write \
        .format("com.databricks.spark.redshift") \
        .option("url", "jdbc:redshift://<...>") \
        .option("dbtable", "my_table_copy") \
        .option("tempdir", "s3n://path/for/temp/data") \
        .mode("append") \
        .save()

    sc.stop()

这会在reduce步骤中产生错误 TypeError: 'JavaPackage' object is not callable .

是否有可能做到这一点？减少到数据帧的想法是能够将结果数据写入数据库（Redshift，使用spark-redshift包） .

我也尝试使用 unionAll() 和 map() 与 partial() 但无法使其工作 .

我在Amazon的EMR上使用 spark-redshift_2.10:2.0.0 和Amazon的JDBC驱动程序 RedshiftJDBC41-1.1.17.1017.jar 运行此程序 .

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更新 - 在评论中回答您的问题：

Read data from CSV to dataframe: 您似乎只尝试将CSV文件读入spark数据帧 .

如果是这样 - 我的答案在这里：https://stackoverflow.com/a/37640154/5088142覆盖这个 .

以下代码应将CSV读入spark-data-frame

import pyspark
sc = pyspark.SparkContext()
sql = SQLContext(sc)

df = (sql.read
         .format("com.databricks.spark.csv")
         .option("header", "true")
         .load("/path/to_csv.csv"))

// these lines are equivalent in Spark 2.0 - using [SparkSession][1]
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession \
    .builder \
    .appName("Python Spark SQL basic example") \
    .config("spark.some.config.option", "some-value") \
    .getOrCreate()

spark.read.format("csv").option("header", "true").load("/path/to_csv.csv") 
spark.read.option("header", "true").csv("/path/to_csv.csv")

drop column

你可以使用"drop(col)" https://spark.apache.org/docs/1.6.2/api/python/pyspark.sql.html删除列

降（COL）

Returns a new DataFrame that drops the specified column.
Parameters: col – a string name of the column to drop, or a Column to drop.

>>> df.drop('age').collect()
[Row(name=u'Alice'), Row(name=u'Bob')]

>>> df.drop(df.age).collect()
[Row(name=u'Alice'), Row(name=u'Bob')]

>>> df.join(df2, df.name == df2.name, 'inner').drop(df.name).collect()
[Row(age=5, height=85, name=u'Bob')]

>>> df.join(df2, df.name == df2.name, 'inner').drop(df2.name).collect()
[Row(age=5, name=u'Bob', height=85)]

add column 你可以使用"withColumn" https://spark.apache.org/docs/1.6.2/api/python/pyspark.sql.html

withColumn（colName，col）

Returns a new DataFrame by adding a column or replacing the existing column that has the same name.
Parameters: 

    colName – string, name of the new column.
    col – a Column expression for the new column.

>>> df.withColumn('age2', df.age + 2).collect()
[Row(age=2, name=u'Alice', age2=4), Row(age=5, name=u'Bob', age2=7)]

注意：spark有很多其他功能可以使用（例如你可以使用“select”而不是“drop”）

回复于 2024-04-24T00:23:37+08:00

PySpark如何将CSV读入Dataframe并进行操作

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