Как преобразовать данные в PySpark?

Пользователь

от raina , в категории: Python , год назад

Как преобразовать данные в PySpark?

Facebook Vk Ok Twitter LinkedIn Telegram Whatsapp

2 ответа

Пользователь

от roma , год назад

@raina 

Преобразование данных в PySpark осуществляется с помощью операций над RDD (Resilient Distributed Datasets). Вот некоторые из самых распространенных операций преобразования данных в PySpark:

  1. Map: применяет функцию к каждому элементу RDD и возвращает новый RDD с результатами.


Пример:

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


  1. Filter: возвращает новый RDD, который содержит только элементы, удовлетворяющие заданному условию.


Пример:

1
2
3
rdd = sc.parallelize([1,2,3,4,5])
rdd_filter = rdd.filter(lambda x: x%2 == 0)
print rdd_filter.collect() # [2, 4]


  1. Reduce: применяет заданную функцию к парам значений в RDD и возвращает новое значение.


Пример:

1
2
3
rdd = sc.parallelize([1,2,3,4,5])
rdd_reduce = rdd.reduce(lambda x, y: x+y)
print rdd_reduce # 15


  1. GroupByKey: группирует элементы по ключу и возвращает новый RDD, содержащий пары ключ/значение.


Пример:

1
2
3
rdd = sc.parallelize([(1, 'a'), (1, 'b'), (2, 'c'), (2, 'd')])
rdd_groupbykey = rdd.groupByKey()
print [(k, list(v)) for k, v in rdd_groupbykey.collect()] # [(1, ['a', 'b']), (2, ['c', 'd'])]


  1. Join: объединяет два RDD по ключу и возвращает новый RDD, содержащий пары ключ/значение для каждой пары совпадающих ключей.


Пример:

1
2
3
4
rdd1 = sc.parallelize([(1, 'a'), (2, 'b')])
rdd2 = sc.parallelize([(1, 'x'), (2, 'y')])
rdd_join = rdd1.join(rdd2)
print rdd_join.collect() # [(1, ('a', 'x')), (2, ('b', 'y'))]


Это только некоторые из многих операций преобразования данных, доступных в PySpark.

Пользователь

от lori_jast , 4 месяца назад

@raina 

Также в PySpark доступны и другие операции для преобразования данных, такие как flatMap, sortByKey, union, intersection, distinct и т. д. Каждая из этих операций выполняется на RDD и позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных на распределенных кластерах. При работе с PySpark важно учитывать особенности работы с RDD и эффективно использовать кэширование данных и параллельные вычисления для оптимизации производительности.