如何使用pyspark sql进行均匀重新分区
PySpark是Apache Spark的Python API，它提供了丰富的功能来处理大规模数据。在使用PySpark SQL进行均匀重新分区时，可以按照以下步骤操作：
- 导入必要的库和模块：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *- 创建SparkSession对象：
spark = SparkSession.builder.appName("Repartition Example").getOrCreate()- 读取数据源：
data = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/data.csv")在此示例中，我们使用CSV格式作为数据源，可以根据实际情况选择其他格式，例如Parquet、JSON等。
- 进行均匀重新分区：
num_partitions = 8 # 设置期望的分区数
data = data.repartition(num_partitions)使用repartition函数可以将数据重新分区为指定数量的分区。在此示例中，我们将数据重新分区为8个分区。
- 查看重新分区后的数据分布：
data.groupBy("partition_id").count().show()可以使用groupBy和count函数来查看每个分区中的数据行数，并验证重新分区的均匀性。
完整代码示例：
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
spark = SparkSession.builder.appName("Repartition Example").getOrCreate()
data = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/data.csv")
num_partitions = 8
data = data.repartition(num_partitions)
data.groupBy("partition_id").count().show()该示例将数据重新分区为8个分区，并显示了每个分区中的数据行数。
注意事项：
- 在实际使用中，需要根据数据量的大小和计算资源的情况，合理设置期望的分区数。
- PySpark SQL还提供了其他功能强大的操作，例如数据过滤、排序、聚合等，可以根据具体需求进行进一步的数据处理。
腾讯云相关产品推荐：
- 腾讯云服务器（CVM）：提供弹性计算能力，适用于部署Spark集群等计算任务。
- 腾讯云数据仓库（CDW）：用于存储和分析大规模结构化数据，可与Spark集成，提供更高的计算性能。
- 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：基于Spark和Hadoop的大数据处理平台，适用于大规模数据分析和机器学习任务。
以上是针对使用PySpark SQL进行均匀重新分区的解答，希望对您有帮助。
相关·内容
我尝试过coalesce，我也尝试过分区。但它并不是均匀分布的。 final.coalesce(4).write.mode('overwrite').option("header", "true")
浏览 37提问于2019-06-25得票数 0
我在SparkR中有一个小代码，我想把它转换成pyspark。我对这个windowPartitionBy并不熟悉，并且重新分区。你能帮我了解一下这段代码是做什么的吗？
浏览 34提问于2020-12-18得票数 0
回答已采纳
1回答
当我们根据列对PySpark数据进行重新分区时会发生什么。例如这是否将具有类似'id'的数据移动到相同的分区？spark.sql.shuffle.partitions值如何影响重分区？
浏览 0提问于2018-02-22得票数 11
回答已采纳
2回答
我有大量的最终结果数据，这些数据在我感兴趣的列中分布得并不均匀。当我通过分区直接写入时，每个分区具有与spark.sql.shuffle.partitions相同数量的文件。这会导致拥挤分区中的每个文件都非常大(以GB为单位)，但在其他一些分区中，文件大小实际上很小(甚至以KB为单位)。有没有办法改变每个分区的文件数？
浏览 2提问于2018-12-05得票数 0
1回答
因此，我们在对Kafk主题进行写操作，并从相同的主题中使用)。我在星火壳上编写了下面的代码，以便将数据写入一个Kafka主题。因此，我删除并重新创建了相同的主题，但这次有3个分区。，但我使用的是火花流，甚至不确定如何集成它。我对Kafka主题分区的困惑有以下几点：
是否有一种方法可以管理分区数据使用火花流？如果没有，是否有办法确保主题<e
浏览 3提问于2021-09-08得票数 1
回答已采纳
3回答
寻找一些信息使用自定义分区在火花公子。我有一个数据存储不同国家的国家数据。因此，如果我对country列进行重新分区，它将将我的数据分发到n个分区中，并将类似的国家数据保存到特定的分区中。我想重新划分我的数据，如果国家是美国和CHN，那么它将进一步分裂为大约10个分区，其他保持相同的其他国家，如印度，THA，AUS等。我在下面的链接中看到了这样的内容:我们可以在Spark应用程序中扩展scala分区器类，并可以修改p
浏览 3提问于2018-10-13得票数 6
回答已采纳
尝试使用日期(yyyy-MM-dd)和时间(hhmm)分区对增量湖表进行重新分区。我得到的错误是： File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/pyspark/sql/readwriter.py", line 739, in saveanswer, self.gateway_client, self.target_id, se
浏览 15提问于2020-10-28得票数 1
我需要使用pyspark将其上传到Hive表，但是我希望拆分group列，以便一行中只有一个组，因此结果表如下所示：id1 group2id2 group4我试着逐行读取，只需使用python split()拆分列，然后为每一行创建spark dataframe，并将其与每次迭代合并
浏览 3提问于2019-08-08得票数 2
回答已采纳
1回答
相反，我希望每个时间段的数据都存储在它自己的分区上(参见下面的“data”数据)。401.52| 0|+----+------+------+-------+---------+分区1|3549.66| 0|+----+------+------+-------+---------+
分区
浏览 0提问于2020-02-03得票数 2
回答已采纳
我正在尝试使用spark sql从pyspark dataframe创建一个hive paritioned表。下面是我正在执行的命令，但得到了一个错误。错误消息如下。df.createOrReplaceTempView(df_view)
spark.sql("create table if not exists tablename PARTITION (date)AS select * from df_view") 错误：pyspark.sql.utils.Parse
浏览 113提问于2021-09-19得票数 0
回答已采纳
在PySpark中，repartition模块有一个可选的columns参数，它当然会按该键对数据帧进行重新分区。 else: elif isins
浏览 6提问于2018-11-29得票数 10
1回答
假设我们有一个PySpark数据，数据均匀地分布在2048个分区上，我们希望合并到32个分区，将数据写回HDFS。使用coalesce是好的，因为它不需要昂贵的洗牌。但是coalesce的缺点之一是它通常导致数据在新分区之间的不均匀分布。我假设这是因为原始分区ID被散列到新的分区ID空间，并且冲突的次数是随机的。但是，原则上应该可以平均合并，这样从原始dataframe中的前64个分区被发送到新的dataframe的
浏览 2提问于2018-06-14得票数 3
回答已采纳
1回答
我想知道使用x次的窗口是否会执行x次数据洗牌。例子：from pyspark.sql.window import Window
如果答案是2洗牌，那么col_a的重新分区是否会将洗牌的数量减少到1，如下面的代码示例所示？from pyspark
浏览 0提问于2021-12-08得票数 1
回答已采纳
我想为PySpark DataFrame中的每个分区创建一个新列(number)，它会在列年份发生变化时递增。
浏览 8提问于2020-09-23得票数 0
当我们有超过3个节点来分发数据时，pyspark.sql.functions下的"last“函数在spark上返回不一致的结果。from pyspark.sql.types import DoubleType
numeric = sqlContext.createDataFrame
浏览 1提问于2017-02-02得票数 1
1回答
我需要将我的数据分成80个分区，而不管数据的关键字是什么，而且每次数据都应该返回相同的分区值。有没有什么算法可以用来实现相同的。关键是多个字段的组合。我计划为键合并生成一个代理键，并使用最小值和最大值将数据分割成所需数量的部分。但是，如果相同的键明天到达，我必须回头去获取代理键，这样相同的键就会落在相同的分区上。有没有任何现有的算法/公式pyspark函数，我传递一个字符串值，它每次都会返回一个相同的数字，并确保它均匀地分配字符串值？df_1=spark.sql</em
浏览 14提问于2019-10-08得票数 0
回答已采纳
我们的reduceByKey操作的结果导致了一个非常扭曲的RDD，在一个或两个分区中有大量数据。为了在reduceByKey之后增加处理的并行性，我们进行了repartition，这将强制进行混洗。rdd.reduceByKey(_+_).repartition(64)有没有可能在reduceByKey中均匀地混洗输出RDD，而不需要额外的repartition调
浏览 5提问于2016-11-03得票数 1
我想将这个RDD重新划分为30个分区，这样每个分区就可以得到一条记录，并被分配给一个executor。当我使用rdd.repartition(30)时，它将我的rdd重新划分为30个分区，但一些分区获得2条记录，一些分区获得1条记录，而另一些则没有任何记录。有没有办法在Spark中我可以均匀地将我的记录分配到所有分区。
浏览 1提问于2015-11-18得票数 5
我们有一个要求，从一个非分区的work_db.customer_tbl外部蜂窝表通过PySpark从一个分区的外部的蜂巢表通过PySpark摄取数据，以前是通过hive查询完成的。最后一个表由列 load_date (load_date列的格式为load_date)进行分区。因此，我们有一个简单的PySpark脚本，它使用一个插入查询(与前面使用的单元查询相同)来使用spark.sql()命令摄取
浏览 2提问于2021-03-25得票数 0
1回答
我使用的OSS版本的三角洲湖和火花3.0.1。我的当前用例要求我发现给定的增量表中的所有当前分区。我试图使用SHOW PARTITIONS语法，就像中提到的那样。然而，我正在犯错误。我的代码是这样的：spark = SparkSes
浏览 4提问于2021-02-22得票数 1
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
