在PySpark中,可以使用repartition()和coalesce()方法来更改数据帧的大小和分布。
示例代码:
# 导入必要的库
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 读取数据为数据帧
df = spark.read.csv("data.csv", header=True)
# 根据行和列的值重新分区数据帧
df = df.repartition("column1", "column2")
# 查看分区数量
print(df.rdd.getNumPartitions())
示例代码:
# 导入必要的库
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 读取数据为数据帧
df = spark.read.csv("data.csv", header=True)
# 根据行和列的值合并数据帧的分区
df = df.coalesce(2)
# 查看分区数量
print(df.rdd.getNumPartitions())
在上述示例代码中,"data.csv"是输入数据的文件路径,"column1"和"column2"是根据哪些列进行分区的参数。根据具体的需求,可以灵活地选择使用repartition()或coalesce()方法来更改数据帧的大小和分布。
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