在 spark 中给 dataframe 增加一列的方法一般使用 withColumn // 新建一个dataFrame val sparkconf = new SparkConf() .setMaster...col| +---+-------+---+ |1 |asf |0 | |2 |2143 |0 | |3 |rfds |0 | +---+-------+---+ 可以看到 withColumn...---+ | id|content| +---+-------+ | a| asf| | b| 2143| | b| rfds| +---+-------+ 这样可以用 udf 写自定义函数进行增加列...", "content") // 自定义udf的函数 val code = (arg: String) => { if (arg.getClass.getName == "java.lang.String...") 1 else 0 } val addCol = udf(code) // 增加一列 val addColDataframe = tempDataFrame.withColumn("col
第二步： 下载和安装Java软件。下载链接：https://www.oracle.com/java/technologies/javase/javase-jdk8-downloads.html。...import findspark findspark.init() 3 PySpark数据处理 PySpark数据处理包括数据读取，探索性数据分析，数据选择，增加变量，分组处理，自定义函数等操作。....sum().show(5,False) 对特定列做聚合运算 df.groupBy('mobile').agg({'experience':'sum'}).show(5,False) 3.6 用户自定义函数使用...一种情况，使用udf函数。...，使用pandas_udf函数。
大家都是Spark的机器学习库分为基于RDD和基于DataFrame的库，由于基于RDD的库在Spark2.0以后都处于维护状态，我们这里讲的分词就是基于Spark的Dataframe的。...(Seq( (0, "Hi I heard about Spark"), (1, "I wish Java could use case classes"), (2, "Logistic,regression...声明一个变量 val tokenizer = new Tokenizer().setInputCol("sentence").setOutputCol("words") 自定义函数来获取每列单词数目 val...countTokens = udf { (words: Seq[String]) => words.length } 调用转换函数 val tokenized = tokenizer.transform...(sentenceDataFrame) tokenized.select("sentence", "words").withColumn("tokens", countTokens(col("words
以前写过一篇java8的流操作，人们都说流操作是函数式编程，但函数式编程是什么呢？ 什么是函数式编程 什么是函数式编程？它是一种编程范式，即一切都是数学函数。...函数式编程强调没有”副作用”，意味着函数要保持独立，所有功能就是返回一个新的值，没有其他行为， 尤其是不得修改外部变量的值.有不少朋友问，如何深入学习Java后端技术栈，今天分享一个，互联网牛人整理出来的...OO（object oriented，面向对象）是抽象数据，FP（functional programming，函数式编程）是抽象行为。 在java中，函数式编程是通过 lambda表达式 实现的。...在 JVM（Java Virtual Machine，Java 虚拟机）上，一切都是一个类，因此在幕后执行各种操作使 Lambda 看起来像函数 —— 但作为程序员，你可以高兴地假装它们“只是函数”。...JDK 8 中提供了大量的函数接口，这些接口定义在 java.util.function 中，因此我们一般情况下不需再定义自己的接口，同时，各个接口的作用和名字都是相对应的，所以，了解函数式接口的命名模式就是很有必要的了
在Spark中，也支持Hive中的自定义函数。...自定义函数大致可以分为三种： UDF(User-Defined-Function)，即最基本的自定义函数，类似to_char,to_date等 UDAF（User- Defined Aggregation...Funcation），用户自定义聚合函数，类似在group by之后使用的sum,avg等 UDTF(User-Defined Table-Generating Functions),用户自定义生成函数...这里我直接用的java8的语法写的，如果是java8之前的版本，需要使用Function2创建匿名函数。 再来个自定义的UDAF—求平均数 先来个最简单的UDAF，求平均数。...Sql官方文档 Scala菜鸟教程 spark1.5 自定义聚合函数UDAF
一、UDF的使用 1、Spark SQL自定义函数就是可以通过scala写一个类，然后在SparkSession上注册一个函数并对应这个类，然后在SQL语句中就可以使用该函数了，首先定义UDF函数，那么创建一个...com.udf import org.apache.spark.sql.api.java.UDF2 class SqlUDF extends UDF2[String,Integer,String]...} 这是一个计算平均年龄的自定义聚合函数，实现代码如下所示： package com.udf import java.math.BigDecimal import org.apache.spark.sql.Row...} 2、具体实现如下代码所示： package com.udf import java.math.BigDecimal import org.apache.spark.sql....四、开窗函数的使用 1、在Spark 1.5.x版本以后，在Spark SQL和DataFrame中引入了开窗函数,其中比较常用的开窗函数就是row_number该函数的作用是根据表中字段进行分组，然后根据表中的字段排序
data-test.json") inputDF.printSchema() // ETL: 一定保留原有的数据 最完整 而且要落地 (理由：要是数据出错好重新计算） val newDF = inputDF.withColumn...("province", MyUDF.getProvince(inputDF.col("ip"))) .withColumn("city", MyUDF.getCity($"ip"))//自定义udf...函数 .write.format("parquet") .mode(SaveMode.Overwrite) .save("outparquet") // 最好保存parquet格式 (spark默认就是...() 自定义udf 函数代码 object MyUDF { import org.apache.spark.sql.functions._ def getProvince = udf((ip:String...("province", MyUDF.getProvince(inputDF.col("ip"))) .withColumn("city", MyUDF.getCity($"ip")) .coalesce
Spark一直都在快速地更新中，性能越来越快，功能越来越强大。我们既可以参与其中，也可以乐享其成。 目前，Spark 1.4版本在社区已经进入投票阶段，在Github上也提供了1.4的分支版本。...最近，Databricks的工程师撰写了博客，介绍了Spark 1.4为DataFrame新增的统计与数学函数。...10).withColumn('uniform', rand(seed=10)).withColumn('normal', randn(seed=27)) df.describe().show()...以上新特性都会在Spark 1.4版本中得到支持，并且支持Python、Scala和Java。...在未来发布的版本中，DataBricks还将继续增强统计功能，并使得DataFrame可以更好地与Spark机器学习库MLlib集成，例如Spearman Correlation（斯皮尔曼相关）、针对协方差运算与相关性运算的聚合函数等
存储函数 创建存储函数，需要使用CREATE FUNCTION语句，基本语法如下： CREATE FUNCTION func_name([func_parameter])RETURNSTYPE[characteristics...…] routine_body CREATE FUNCTION为用来创建存储函数的关键字；func_name表示存储函数的名称 func_parameter为存储函数的参数列表，参数列表如下 其中，IN...表示输入参数，OUT表示输出参数，INOUT表示既可以输入也可以输出； param_name表示参数名称；type表示参数类型，该类型可以是MYSQL数据库中的任意类型 RETURNS TYPE语句表示函数返回数据的类型...；characteristics：指定存储函数的特性，取值与创建存储过程时相同 创建存储函数，名称为NameByT，该函数返回SELECT语句的查询结果，数值类型为字符串型 CREATE FUNCTIONSelectByT...调用函数 变量的使用 变量可以在子程序中声明并使用，这些变量的作用范围是在BEGIN…END程序中 1、定义变量 在存储过程中定义变量 DECLARE var_name[,varname]…date_type
内置函数 # 计算缺失值，collect()函数将数据返回到driver端，为Row对象，[0]可以获取Row的值 mean_salary = final_data.select(func.mean('...FirstName","LastName","Dob"]) df.drop_duplicates(subset=['FirstName']) 12、 生成新列 # 数据转换，可以理解成列与列的运算 # 注意自定义函数的调用方式...# 0.创建udf自定义函数，对于简单的lambda函数不需要指定返回值类型 from pyspark.sql.functions import udf concat_func = udf(lambda...name,age:name+'_'+str(age)) # 1.应用自定义函数 concat_df = final_data.withColumn("name_age",...("age_incremented",concat_df.age+1) data_new.show() # 3.某些列是自带一些常用的方法的 df1.withColumn('Initial', df1
我们在Apache Spark 1.3版本中引入了DataFrame功能, 使得Apache Spark更容易用....不过, Scala和Java也有类似的API. 1.随机数据生成 随机数据生成对于测试现有算法和实现随机算法(如随机投影)非常有用....请注意, " a = 11和b = 22" 的结果是误报(它们并不常出现在上面的数据集中) 6.数学函数 在Spark 1.4中还新增了一套数学函数. 用户可以轻松地将这些数学函数应用到列上面....1.0| +--------------------+------------------+------------------+ 下一步是什么 本博文中描述的所有功能都在Python, Scala和Java...如果你不能等待, 你也可以自己从1.4版本分支中构建Spark: https://github.com/apache/spark/tree/branch-1.4 通过与Spark MLlib更好的集成,
from pyspark.sql.functions import broadcastsmall_df = spark.read.csv("small_table.csv")large_df = spark.read.csv...import randomdef add_salt(key): return (key, random.randint(1, 10))df = df.withColumn("salted_key"...spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", 200)7....使用自定义 Partitioner根据业务需求，实现自定义的 Partitioner 来更好地控制数据的分布。...num_partitions): self.num_partitions = num_partitions def getPartition(self, key): # 自定义分区逻辑
不过由于这回需要增加的列非常简单，倒也没有必要再用UDF函数去修改列。 利用withColumn函数就能实现对dataframe中列的添加。...但是由于withColumn这个函数中的第二个参数col必须为原有的某一列。所以默认先选择了个ID。...scala> val df = sqlContext.range(0, 10) df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: bigint] scala>...0) ^ scala> df.withColumn("bb",col("id")*0) res2: org.apache.spark.sql.DataFrame...("cc",col("id")*0) res5: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: bigint, bb: bigint, cc: bigint]
first_col.alias('address_copy') # rename column / create new column df.withColumnRenamed('age', 'birth_age') df.withColumn...Nanjing, China]| 12| Li| 12| +----------------+---+----+--------+ only showing top 1 row """ df.withColumn...----------+---+-------+----------+ only showing top 2 rows """ # pyspark.sql.function 下很多函保活 udf（用户自定义函数...）可以很好的并行处理大数据 # 这就是传说中的函数式编程，进度条显示可能如下: # [Stage 41: >>>>>>>>>>>>>>>>> (0 + 1) / 1...zhuanlan.zhihu.com/p/171813899 https://blog.csdn.net/cymy001/article/details/78483723 其它阅读： pyspark 自定义聚合函数
= spark.sqlContext.read.format("com.databricks.spark.csv") .option("header","true") //这里如果在csv第一行有属性的话...2、使用Spark SQL计算统计值 2.1 最大值、最小值 使用Spark SQL统计最大值或者最小值，首先使用agg函数对数据进行聚合，这个函数一般配合group by使用，不使用group by的话就相当于对所有的数据进行聚合...随后，直接使用max和min函数就可以，想要输出多个结果的话，中间用逗号分开，而使用as给聚合后的结果赋予一个列名，相当于sql中的as： import spark.implicits._ df.agg...2.3 样本标准差&总体标准差 样本标准差的计算有两个函数可以使用，分别是stddev函数和stddev_samp函数，而总体标准差使用stddev_pop方法。...需要注意的一点是，这里和hive sql是有区别的，在hive sql中，stddev函数代表的是总体标准差，而在spark sql中，stddev函数代表的是样本标准差，可以查看一下源代码： ?
常常与select和withColumn等函数一起使用。其中调用的Python函数需要使用pandas.Series作为输入并返回一个具有相同长度的pandas.Series。...具体执行流程是，Spark将列分成批，并将每个批作为数据的子集进行函数的调用，进而执行panda UDF，最后将结果连接在一起。...对每个分组应用一个函数。函数的输入和输出都是pandas.DataFrame。输入数据包含每个组的所有行和列。 将结果合并到一个新的DataFrame中。...聚合函数。...优化Pandas_UDF代码 在上一小节中，我们是通过Spark方法进行特征的处理，然后对处理好的数据应用@pandas_udf装饰器调用自定义函数。
在大数据分析中，窗口函数最常见的应用场景就是对数据进行分组后，求组内数据topN的需求，如果没有窗口函数，实现这样一个需求还是比较复杂的，不过现在大多数标准SQL中都支持这样的功能，今天我们就来学习下如何在...spark sql使用窗口函数来完成一个分组求TopN的需求。...思路分析： 在spark sql中有两种方式可以实现： （1）使用纯spark sql的方式。 （2）spark的编程api来实现。...答案是可以的，这就涉及到关于排名函数的介绍，我们这里只介绍常用的三种，分别是： （1）rank （2）row_number （3）dense_rank 这次，我们用代码实现上面的需求，并观察上面上个函数生成...在spark的窗口函数里面，上面的应用场景属于比较常见的case，当然spark窗口函数的功能要比上面介绍的要丰富的多，这里就不在介绍了，想学习的同学可以参考下面的这个链接： https://databricks.com
spark 中，新建一列使用的函数是 withColumn ，首先传入函数名，接下来传入一个 col 对象。...首先，如果我想使用列 x ，我不可以直接 "x" ，因为这是一个字符串，我需要调用隐式转换的函数 值得注意的是， spark 是你的 SparkSession 实例。...import spark.implicits._ val df_new = df.withColumn("x_new", $"x") 上述代码构造了一个新 df_new 对象，其中有 x_new 列与...其次，我的运算函数在哪里找呢？...i: Int) => v(i)) val df_result = df_raw_result .withColumn("x_sig", lit(1.0) / (lit(1.0) + exp
在进行spark sql数据库操作中，常常需要一些spark系统本身不支持的函数，如获取某一列值中的字符串。 如要获取 “aaaakkkkk”中的第4－第8个字符。...Int) => String) = (args:String, k1:Int, k2:Int) => { args.substr(k1,k2)} val sqlfunc = udf(fun) df.withColumn...才发现这里面由于UDF的原因，在任何函数中这个数字本身是不认的，因此需要加上lit()的命令才可以。...df.withColumn("column22", sqlfunc(col("column1"), lit(1), lit(3))//只有这样才可以实现。...df.withColumn("column22", sqlfunc(col("column1"), 1,3)
于是想：对于Spark(客户用的是2.4.x版本)， Spark会不会把这种只有一个WHEN分支的 CASE WHEN 语句优化为IF语句呢？...转化执行代码为 Java时(doGenCode)，其已经对于分支为1的情况，做了自动转化为 IF 语句的操作。...其描述问题时的重现步骤： val df = spark.range(10000000000L).withColumn(“x”, rand) val resultA = df.withColumn(“r”..., when(”x” < 0.5, lit(1)).otherwise(lit(0))).agg(sum( val resultB = df.withColumn(“r”, expr(“if(x < 0.5...旧版本中 IF 比 CaseWhen 要快很多 (30秒 vs 56秒) 虽然没有为Spark贡献成，但是也了解到了Spark 3.0的一些细节优化已经可以解决现在的一些实际问题了，Spark 3.0.1
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