Как создать RDD в PySpark?

Пользователь

от jeromy_ruecker , в категории: Python , год назад

Как создать RDD в PySpark?

Facebook Vk Ok Twitter LinkedIn Telegram Whatsapp

2 ответа

Пользователь

от pauline , год назад

@jeromy_ruecker 

В PySpark RDD (Resilient Distributed Datasets) - это основной способ представления данных в памяти в Spark. RDD может быть создан из различных источников данных, включая локальные коллекции, текстовые файлы и базы данных.


Вот несколько примеров создания RDD в PySpark:

  1. Создание RDD из локальной коллекции:
1
2
3
4
5
6
7
8
from pyspark.sql import SparkSession

# создание SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()

# создание RDD из локальной коллекции
data = [1, 2, 3, 4, 5]
rdd = spark.sparkContext.parallelize(data)


  1. Создание RDD из текстового файла:
1
2
3
4
5
6
7
from pyspark.sql import SparkSession

# создание SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()

# создание RDD из текстового файла
rdd = spark.sparkContext.textFile("path/to/file.txt")


  1. Создание RDD из базы данных:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
from pyspark.sql import SparkSession

# создание SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("example").getOrCreate()

# создание RDD из базы данных
jdbc_url = "jdbc:postgresql://localhost:5432/mydatabase"
connection_properties = {"user": "myuser", "password": "mypassword"}
rdd = spark.sparkContext     .jdbc(url=jdbc_url, table="mytable", properties=connection_properties)


Это лишь несколько примеров создания RDD в PySpark. Существуют и другие способы, в зависимости от ваших потребностей.

Пользователь

от brook , 4 месяца назад

@jeromy_ruecker 

Надеюсь, это информация поможет вам создать RDD в PySpark. Если у вас есть другие вопросы или нужна дополнительная помощь, не стесняйтесь спрашивать.