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Comment convertir RDD en chaîne dans PySpark ?

Tout d'abord, vous devez convertir le float s en str, puis nous pouvons joindre les valeurs de chaque tuple à l'aide de "," . Nous utilisons map(str.) pour mapper chaque valeur sur un str . Enfin, rejoignez la liste résultante en utilisant ";" pour obtenir la sortie souhaitée.

Q. Quelle instruction Python utiliserez-vous pour convertir un Spark RDD en un Spark DataFrame ?

Convertir RDD en DataFrame – Utilisation de toDF() Spark fournit une fonction implicite toDF() qui serait utilisée pour convertir RDD, Seq[T], List[T] en DataFrame.

Q. Comment convertir une ligne en DataFrame dans Pyspark ?

Comment créer un DataFrame à partir de RDD dans PySpark ?

  1. à partir de la ligne d'importation pyspark.sql.
  2. rdd = sc.paralléliser([Ligne(a=1,b=2,c=3),Ligne(a=4,b=5,c=6),Ligne(a=7,b=8,c=9 )])
  3. df = rdd.toDF()

Q. Comment convertir RDD en Dataframe dans pyspark ?

Dans PySpark, la fonction toDF() du RDD est utilisée pour convertir RDD en DataFrame. Nous aurions besoin de convertir RDD en DataFrame car DataFrame offre plus d'avantages que RDD. Par exemple, DataFrame est une collection distribuée de données organisées en colonnes nommées similaires aux tables de base de données et fournit des améliorations d'optimisation et de performances.

Q. Avez-vous besoin de convertir RDD en Dataframe ?

Nous aurions besoin de convertir RDD en DataFrame car DataFrame offre plus d'avantages que RDD. Par exemple, DataFrame est une collection distribuée de données organisées en colonnes nommées similaires aux tables de base de données et fournit des améliorations d'optimisation et de performances. 1. Créer PySpark RDD

Q. Comment imprimer le contenu de RDD dans spark?

Imprimer le contenu de RDD dans Spark & PySpark 1 Appliquer d'abord les transformations sur RDD 2 Assurez-vous que votre RDD est suffisamment petit pour être stocké dans la mémoire du pilote Spark. 3 utilisez la méthode collect () pour récupérer les données de RDD. Cela renvoie un type Array dans Scala. 4 Enfin, itérez le résultat de la collecte () et imprimez-le sur la console.

Q. Que fait la jointure dans l'exemple pyspark RDD ?

join(other, numPartitions = None) Il renvoie RDD avec une paire d'éléments avec les clés correspondantes et toutes les valeurs pour cette clé particulière. Dans l'exemple suivant, il y a deux paires d'éléments dans deux RDD différents. Après avoir joint ces deux RDD, nous obtenons un RDD avec des éléments ayant des clés correspondantes et leurs valeurs.

Q. Comment convertir RDD en liste dans PySpark ?

Comment combiner et collecter des éléments d'un RDD dans une liste dans…

  1. nom latitude longitude M 1,3 22,5 S 1,6 22,9 H 1,7 23,4 O 1,4 23,3 C 1,1 21,2 ….
  2. list_of_lat = df. rdd. carte (lambda r : r. latitude). collect() print list_of_lat [1.3,1.6,1.7,1.4,1.1,…]
  3. [[1.3,22.5],[1.6,22.9],[1.7,23.4]…]

Q. Comment changer RDD en DataFrame dans PySpark ?

2. Convertir PySpark RDD en DataFrame

  1. 2.1 Utilisation de rdd. fonction toDF(). PySpark fournit la fonction toDF() dans RDD qui peut être utilisée pour convertir RDD en Dataframe.
  2. 2.2 Utilisation de la fonction PySpark createDataFrame(). La classe SparkSession fournit la méthode createDataFrame() pour créer DataFrame et prend l'objet rdd comme argument.

Q. Comment comptez-vous des enregistrements distincts de RDD ?

distinct() s'exécute distinct sur toutes les colonnes, si vous souhaitez obtenir un nombre distinct sur les colonnes sélectionnées, utilisez la fonction Spark SQL countDistinct() . Cette fonction renvoie le nombre d'éléments distincts dans un groupe.

Q. Quelle est la différence entre RDD et DataFrame ?

RDD – RDD est une collection distribuée d'éléments de données répartis sur de nombreuses machines du cluster. Les RDD sont un ensemble d'objets Java ou Scala représentant des données. DataFrame – Un DataFrame est une collection distribuée de données organisées en colonnes nommées. Il est conceptuellement égal à une table dans une base de données relationnelle.

Q. Comment pouvez-vous obtenir le nombre d'enregistrements distincts d'un DataFrame ?

Pour donner une efficacité, il existe trois méthodes disponibles qui sont énumérées ci-dessous :

  1. pandas. unique()
  2. Trame de données. nunique()
  3. Série. value_counts()

Q. Comment convertir RDD en Dataframe dans Spark?

Vous devez d'abord convertir votre tableau en ligne, puis définir le schéma. J'ai fait l'hypothèse que la plupart de vos champs sont longs

Q. Quel est le but de Spark SQL dans RDD ?

Spark SQL est un module Spark pour le traitement de données structurées. Contrairement à l'API Spark RDD de base, les interfaces fournies par Spark SQL fournissent à Spark plus d'informations sur la structure des données et le calcul effectué. En interne, Spark SQL utilise ces informations supplémentaires pour effectuer des optimisations supplémentaires.

Q. Comment créer un RDD dans Apache Spark ?

Les partitions sont des unités de base du parallélisme dans Apache Spark. Les RDD dans Apache Spark sont un ensemble de partitions. importer org.apache.spark.rdd. RDD importe org.apache.spark.sql.

Q. Quel type de Scala Spark 1.6.0 utilise-t-il ?

Spark 1.6.0 utilise Scala 2.10. Pour écrire des applications en Scala, vous devrez utiliser une version compatible de Scala (par exemple 2.10.X). Pour écrire une application Spark, vous devez ajouter une dépendance Maven sur Spark. Spark est disponible via Maven Central à :