Как использовать функции в PySpark?

Пользователь

от richard , в категории: Python , год назад

Как использовать функции в PySpark?

Facebook Vk Ok Twitter LinkedIn Telegram Whatsapp

1 ответ

Пользователь

от hermina.hauck , год назад

@richard 

В PySpark функции используются для манипулирования данными в RDD (Resilient Distributed Datasets) или DataFrame. Вот несколько примеров использования функций в PySpark:

  1. Функции высшего порядка: Функции высшего порядка - это функции, которые принимают одну или несколько функций в качестве аргументов и/или возвращают другую функцию. В PySpark вы можете использовать функции высшего порядка, такие как map, filter, reduce, чтобы применить заданную функцию к каждому элементу RDD или DataFrame.


Например, чтобы применить функцию lambda к каждому элементу RDD, используйте функцию map:

1
2
3
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
result_rdd = rdd.map(lambda x: x * 2)
print(result_rdd.collect()) # Вывод: [2, 4, 6, 8, 10]


  1. Встроенные функции: PySpark также предоставляет множество встроенных функций, которые могут использоваться для манипулирования данными в RDD или DataFrame. Некоторые из них:
  • count: возвращает количество элементов RDD или DataFrame
  • distinct: возвращает уникальные элементы RDD или DataFrame
  • filter: фильтрует элементы RDD или DataFrame в соответствии с заданным условием
  • groupBy: группирует элементы RDD или DataFrame по заданному ключу
  • agg: выполняет агрегацию элементов RDD или DataFrame


Например, чтобы посчитать количество элементов RDD, используйте функцию count:

1
2
3
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
count = rdd.count()
print(count) # Вывод: 5


  1. Пользовательские функции: В PySpark можно определять пользовательские функции, чтобы использовать их в RDD или DataFrame. Пользовательские функции могут быть определены как обычные функции Python и затем применены к элементам RDD или DataFrame с помощью функций высшего порядка.


Например, чтобы определить пользовательскую функцию multiply_by_two и применить ее к каждому элементу RDD, используйте функцию map:

1
2
3
4
5
6
def multiply_by_two(x):
    return x * 2

rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
result_rdd = rdd.map(multiply_by_two)
print(result_rdd.collect()) # Вывод: [2, 4, 6, 8, 10]


Это лишь некоторые примеры использования функций в PySpark. В зависимости от ваших потребностей, вы можете использовать различные функции для манипулирования данными в RDD или DataFrame.