StructField

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在结构数组上使用 PySpark UDF 进行数据转换：在结构数组中添加新字段

在结构数组上使用 PySpark UDF 进行数据转换：在结构数组中添加新字段 PySpark UDF on complex Data types 在处理系统日志或任何其他半结构化数据时，我们遇到了具有许多嵌套字段和嵌入式结构数组的数据。我们要选择的第一个也是最简单的解决方案是展开字段，然后执行数据转换。如果

创建一个空的spark dataframe

from pyspark.sql.types import * from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName('TEST').getOrCreate() sc=spark.sparkContext schema = StructType([ StructField("a", IntegerType(), True), StructF

多张报表简单逻辑在同一任务中样例

package com.fengtu.sparktest.eta import java.text.SimpleDateFormat import java.util import java.util.Date import com.alibaba.fastjson.JSONObject import com.fengtu.sparktest.utils.{JSONUtils, MD5Util, SparkUtils} import com.fengtu.sparktest.utils2.DateUt

spark将jdbc查询的数据封装成DataFrame

简述 spark在2.2.0版本是不支持通过jdbc的方式直接访问hive数据的，需要修改部分源码实现spark直接通过jdbc的方式读取hive数据，就在之前写的文章中的方法二里。 https://blog.csdn.net/qq_42213403/article/details/117557610?spm=1001.2014.3001.5501 还有一种方法不用重写源码，是

SparkSql写数据到Mysql中

import org.apache.spark.sql.{SaveMode, SparkSession} import org.apache.spark.sql.types.{FloatType, IntegerType, StringType, StructField, StructType} object MysqlWrite { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder()

Spark Stuctured Streaming 读取文件夹数据

package com.atguigu.structure.streaming import org.apache.spark.sql.streaming.Trigger import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession} import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType} object filesource { def

用sqarkSQL往MySQL写入数据

先设置表头，再写内容，内容得通过Row再转换成dataframe，再把内容与表头连接，再插入到MySQL中 #!/usr/bin/env python3 from pyspark.sql import Row from pyspark.sql.types import * from pyspark import SparkContext,SparkConf from pyspark.sql import SparkSession spark

Pyspark笔记二

1. schema参数，AssertionError: dataType should be DataType # AssertionError: dataType should be DataTypeschema = StructType([ # true代表不为空 StructField("col_1", StringType, True), StructField("col_2", StringType, True)

SparkSQL-Rdd转化DataFrame-通过StructType为字段添加Schema

SparkSQL-Rdd转化DataFrame-通过StructType为字段添加Schema开发环境Rdd转换成DataFrame，为字段添加列信息特别注意开发环境 spark-2.1.0-bin-hadoop2.6 Rdd转换成DataFrame，为字段添加列信息参数 nullable 说明：Indicates if values of this field can be null values val s

基于Spark的GBDT + LR模型实现

目录基于Spark的GBDT + LR模型实现数据预处理部分 GBDT模型部分(省略调参部分) GBDT与LR混合部分基于Spark的GBDT + LR模型实现测试数据来源http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/ 该模型利用Spark mllib的GradientBoostedTrees作为GBDT部分