PySpark在转换过程中创建嵌套结构
PySpark是一款基于Python的开源分布式计算框架，用于处理大规模数据集。在转换过程中创建嵌套结构是指在PySpark中通过操作数据进行转换时，可以创建复杂的嵌套结构。
嵌套结构是指在数据中包含其他数据的层次结构。在PySpark中，我们可以使用StructType和StructField来定义嵌套结构的数据类型。StructType代表一个结构化数据类型，而StructField则定义了一个结构类型中的字段。通过组合不同的StructField，我们可以创建一个具有嵌套结构的数据类型。
创建嵌套结构的优势在于可以更好地组织和表示复杂的数据。它能够提供更高的灵活性，允许我们以更直观和有意义的方式处理数据。此外，嵌套结构还可以减少数据冗余，提高数据的存储效率。
在实际应用中，PySpark的嵌套结构广泛应用于数据处理、数据分析和机器学习等领域。例如，在处理JSON或XML数据时，可以使用嵌套结构来表示和操作这些复杂的数据格式。此外，在构建复杂的数据管道和数据流时，嵌套结构也可以提供更好的数据组织和处理能力。
腾讯云的相关产品中，可以使用腾讯云的分布式计算引擎Tencent Cloud TKE来支持PySpark的部署和管理。TKE提供了一个稳定可靠的环境，用于快速搭建和扩展PySpark集群。您可以通过以下链接了解更多关于Tencent Cloud TKE的信息：Tencent Cloud TKE
总结起来，PySpark在转换过程中创建嵌套结构是指通过操作数据来定义具有层次结构的复杂数据类型。它能够提供更高的灵活性和效率，广泛应用于数据处理、数据分析和机器学习等领域。腾讯云的Tencent Cloud TKE是一个推荐的支持PySpark的分布式计算引擎。
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4回答
如果我调用map或mapPartition，并且我的函数接收来自PySpark的行，那么创建本地PySpark或Pandas DataFrame的自然方法是什么？合并行并保留架构的东西？
目前，我所做的事情如下：
def combine(partition):
rows = [x for x in partition]
dfpart = pd.DataFrame(rows,columns=rows[0].keys())
pandafunc(dfpart)
mydf.mapPartition(combine)
浏览 0提问于2015-12-23得票数 2
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在PySpark和Synapse数据流中，我遇到了非常奇怪的错误。
我正在使用下面的查询读取JSON文件，但得到重复的列错误，即使没有重复的列。我可以使用其他工具和JSON验证器来读取它，也可以使用数据流，但不能在PySpark中读取。
PySpark查询如下：
df = (
spark.read.option("multiline", "true")
.options(encoding="UTF-8")
.load(
"abfss://<Container>]@<DIR>.
浏览 3提问于2021-11-25得票数 0
我有一个复杂的嵌套的json文件，我需要一个通用代码，它可以使这个嵌套文件变平，并使用pyspark或大熊猫将结果存储在dataframe中。这是可以实现的吗?它们是否有适用于任何复杂的嵌套json文件的通用代码？
浏览 11提问于2022-08-17得票数 0
我有这样的DenseVector RDD
>>> frequencyDenseVectors.collect()
[DenseVector([1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0]), DenseVector([1.0, 1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]), DenseVector([1.0, 1.0, 0.0, 1.0, 1.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0,
浏览 3提问于2016-12-26得票数 11
回答已采纳
当我想要计算一个大约有1200万行的pyspark数据帧时，我得到了以下错误消息。此外，当我想要将数据帧转换为pandas时，我收到了一个错误消息。因此，每个检查函数都是这种错误的一种，如图所示。我能做什么?
浏览 0提问于2021-11-29得票数 0
可以从pyspark连接到memsql吗？
我听说memsql最近在pyspark之上构建了streamliner基础设施，以允许自定义的python转换。
但这是否意味着我可以运行pyspark或提交连接到memsql的python spark作业？
浏览 3提问于2016-02-25得票数 1
1回答
我有一个Hive表，它有一个struct数据类型列(下面的示例)。表是在avro文件上创建的。
通过使用pyspark，如何将记录扁平化，以便在每个列中获得简单的数据类型值(而不是struct、数组或列表)来加载另一个Hive表。
我可以使用Hive表或avro文件作为源。
样本数据-
蜂巢列名: Contract_Data
{"contract":
{"contractcode":"CCC",
unit:
{"
浏览 0提问于2018-11-19得票数 0
如何执行不是程序驱动程序部分的例程的火花sql查询？
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql.types import *
def doWork(rec):
data = SQLContext.sql("select * from zip_data where STATEFP ='{sfp}' and COUNTYFP = '{cfp}' ".format(sfp=rec[0], cfp=rec[1]))
浏览 1提问于2016-02-05得票数 2
回答已采纳
我正在使用Pyspark 3.1.1中的monotonically_increasing_id()函数创建索引。 我知道该函数的具体特征，但它们不能解释我的问题。 创建索引后，我对创建的索引应用collect_list()函数进行简单的聚合。 如果我比较结果，索引在某些情况下会发生变化，特别是在输入数据不是太小的情况下，特别是在长期范围的上端。 完整示例代码： import random
import string
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import functions as f
from pyspark
浏览 77提问于2021-05-11得票数 1
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我需要为一组字符串创建一个链接的散列映射，其中key是单词，值是一个链表，每个节点都包含该单词在该字符串中的出现情况和该字符串的id。对于hashmap，我知道我们必须创建一个字典，但是如何获得这样的数据结构呢？
浏览 3提问于2014-06-23得票数 2
我生成了一个类似于这样的PySpark Word2Vec模型：
from pyspark.ml.feature import Word2Vec
w2v = Word2Vec(vectorSize=100, minCount=1, inputCol='words', outputCol = 'vector')
model = w2v.fit(df)
(我用来训练模型的数据与此无关，重要的是它的格式是正确的，并成功地生成了一个pyspark.ml.feature.Word2VecModel对象。)
现在，我需要将这个模型转换为Gensim Word2Vec模型。我
浏览 1提问于2018-12-28得票数 3
在我的应用程序中，我从S3上不同位置的数据创建不同的数据帧，然后尝试将这些数据帧合并为单个数据帧。现在，我正在使用一个for循环。但我有一种感觉，使用pyspark中的map和reduce函数可以更有效地完成这项工作。下面是我的代码：
from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext, GroupedData
import pandas as pd
from datetime import datetime
sparkConf = SparkConf().setAppName(
浏览 0提问于2016-08-24得票数 3
我有一个超过10000行的pyspark数据帧。我想用第一次出现的单词替换连续的单词。我希望这是在pyspark中完成的。 这是包含单词列表的pyspark表。每个单词列表都与每个日期相关。 ---------------------------------------------------------------------------------
| event_dt | words |
---------------------------------------
浏览 14提问于2020-10-31得票数 0
请原谅我的无知，因为我对pyspark和Spark还不熟悉。我正在将Spark从1.6.3升级到2.1，在使用pyspark运行我们的模型时遇到了问题。
在运行抛出错误的python脚本时，我们所要做的就是读入一个JSON，并使用如下所示将其转换为DF
df_read = sparkSession.read.json('path to json file')
在这个读取之后，我们在DF上执行一些操作，在列上运行一些UDF，然后最终希望写回JSON，然后JSON将被提取并写入Apache Phoenix表。
当尝试在DF上执行任何终端操作时，例如show()或take()或任何类
浏览 8提问于2018-12-04得票数 0
2回答
使用PySpark 1.6.3，我试图将RDD转换为Dataframe。这是在齐柏林飞艇笔记本上运行的测试代码。感兴趣的是rdd_ret。
>>> from pyspark.sql import Row
>>> rdd_ret.count()
9301
>>> rddofrows = rdd_ret.map(lambda x: Row(**x))
>>> things = rddofrows.take(10000)
>>> len(things)
9301
>>> [type(x) fo
浏览 0提问于2018-06-21得票数 2
1回答
如何用火花放电爆炸()来爆炸结构
、、、、
如何将以下JSON转换为后面的关系行？我所坚持的部分是，由于类型不匹配，pyspark explode()函数抛出了一个异常。我还没有找到一种将数据强制转换为适当格式的方法，这样我就可以在source对象的sample_json键中从每个对象中创建行。
JSON输入
sample_json = """
{
"dc_id": "dc-101",
"source": {
"sensor-igauge": {
"id": 10,
"ip": "
浏览 3提问于2021-02-10得票数 2
回答已采纳
我启动了一个具有以下设置的火花作业(除其他外)：
spark.driver.maxResultSize 11GB
spark.driver.memory 12GB
我正在调试我的pyspark作业，它一直给我错误：
serialized results of 16 tasks (17.4 GB) is bigger than spark.driver.maxResultSize (11 GB)
因此，我在配置设置中将spark.driver.maxResultSize提高到了18 G。而且成功了！！
现在，这很有趣，因为在这两种情况下，spark.driver.memory都
浏览 2提问于2016-07-17得票数 8
回答已采纳
我有一个库函数，它返回一个包含生成器的复合对象，它不能被pickle (尝试pickle会生成错误TypeError: can't pickle dict_keys objects)。 当我尝试通过Spark并行化时，由于pickle失败(nb.通过具有默认sc的DataBricks运行)。 这是一个最小的重现： test_list = [{"a": 1, "b": 2, "c": 3},
{"a": 7, "b": 3, "c": 5},
浏览 25提问于2019-02-26得票数 2
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3回答
我有一个PySpark dataframe，其中包含一个列"student“，如下所示：
"student" : {
"name" : "kaleem",
"rollno" : "12"
}
在dataframe中，这方面的架构是：
structType(List(
name: String,
rollno: String))
我需要将该列修改为
"student" : {
"student_details" : {
"
浏览 3提问于2020-05-27得票数 2
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1回答
在使用AWS Glue中的Unnest转换之后，这里提到的模式是我原始模式的一部分。
profile.details.indices.index: array
| |-- element: struct
| | |-- profile.details.indices.index.val.indexname: string
| | |-- profile.details.indices.index.val.indexsymbol: string
我的要求是在struct ("profile.details.indices.index.val.indexnam
浏览 1提问于2020-02-03得票数 1
我正在学习PySpark，它可以方便地快速创建示例数据文件来尝试PySpark API的功能。
以下代码(其中spark是火花会话)：
import pyspark.sql.types as T
df = [{'id': 1, 'data': {'x': 'mplah', 'y': [10,20,30]}},
{'id': 2, 'data': {'x': 'mplah2', 'y': [100,200,300]}},
]
浏览 2提问于2022-05-01得票数 3
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2回答
我在Databricks中有一个表，其中有一个列作为字符串字典，如下所示- +---+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|id |stringDictionary |
+---+----------------------
浏览 23提问于2021-10-02得票数 3
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我正在编写一个程序，它从文件中加载cfg，并使用它将编程语言加载到语法树中。 在上下文无关文法中定义标识符的正确方式是什么？现在，我有一个类似这样的格式： IdentifierStart => $l$ | _;
IdentifierChar => "$l$$IdentifierChar$" | "_$IdentifierChar$" | "$i$$IdentifierChar$" | $e$;
Identifier => "$IdentifierStart$$IdentifierChar$" $w$; 格式
浏览 21提问于2020-04-12得票数 0
回答已采纳
2回答
我在PySpark中有一个DF
|id |Name |Age |
|-- |------ |--- |
|1 |John |31 |
|2 |Sam |34 |
|3 |Chris |28 |
我需要换到DF下面，
|id | Name | Age |
| ------ | ---------------- | ----------- |
|{'v':1} | {'v':'John'} | {'v':31}
浏览 2提问于2021-03-02得票数 0
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基于pyspark的教程。我正在尝试创建一个使用pyspark和RMSE作为评估指标的推荐系统。我想记录每个训练周期的RMSE。但是，在创建ALS对象时输入了纪元编号，似乎只有在训练完成后才能打印RMSE值。请问如何使用pyspark中的ALS打印每个时期的RMSE？
浏览 4提问于2020-04-19得票数 0
1回答
我正在尝试使用pyspark运行sql查询。我使用以下代码：
from pyspark import SparkConf, SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext, Row
import os
spark_config = SparkConf().setMaster("local").setAppName("Project_SQL")
sc = SparkContext(conf = spark_config)
sqlctx = SQLContext(sc)
df = sqlctx.read.forma
浏览 2提问于2017-09-04得票数 1
回答已采纳
2回答
我试图以下面描述的方式(使用PySpark)在地图中使用查找(在spark中)，但得到一个错误。
这是Spark不允许做的事情吗？
>>> rdd1 = sc.parallelize([(1,'a'),(2,'b'),(3,'c'),(4,'d')]).sortByKey()
>>> rdd2 = sc.parallelize([2,4])
>>> rdd = rdd2.map(lambda x: (x, rdd1.lookup(x)))
>>> rdd.co
浏览 1提问于2016-03-28得票数 0
1回答
我正在构建一个应用程序样板，它将用于大规模部署连接产品。我需要在内存中保存一个大列表来生成一个树结构，它将显示在组件上。数据是直接传到我这里的，我需要在浏览器中创建JS中的层次结构。
当我将这个潜在的庞大数据结构置于redux状态时，它是不可变的，需要在会话过程中多次实例化/复制/更改，我想避免这种情况。
是否有最佳实践来放置在react/redux应用程序中频繁变化的巨大数据结构？
浏览 2提问于2016-05-27得票数 0
我正在使用pyspark读取下面的json文件：
{
"data": {
"indicatr": {
"indicatr": {
"id": "5c9e41e4884db700desdaad8"}}}}
我写了下面的python代码：
from pyspark.sql import Window, DataFrame
from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql.types import StructType
from py
浏览 22提问于2019-11-28得票数 0
我犯了这个错误，但我不知道是什么原因造成的。我的python代码运行在pyspark中。堆叠的痕迹很长，我只是展示其中的一些。所有的堆栈跟踪都没有在其中显示我的代码，所以我不知道该在哪里查找。造成此错误的原因可能是什么？
/usr/hdp/2.4.2.0-258/spark/python/lib/py4j-0.9-src.zip/py4j/protocol.py in get_return_value(answer, gateway_client, target_id, name)
306 raise Py4JJavaError(
307
浏览 5提问于2016-09-28得票数 4
回答已采纳
我是pyspark的初学者，所以我无法解决问题。我有一个RDD，如下所示
results = [('alice', 'charlie'), ('charlie', 'alice'), ('charlie', 'doris'),('doris', 'charlie')]
result = sc.parallelize(result)
result.collect()
[('charlie', 'doris'),
('charli
浏览 6提问于2019-08-18得票数 0
1回答
我有两个包含以下示例模式的表。表A的键嵌套在表B的列表中。我想基于表A的键连接表A和表B来生成表C。表A中的值应该是基于表B中的键A的列表在表C中的嵌套结构。如何使用pyspark来实现这一点？谢谢!
表A
root
|-- item1: string (nullable = true)
|-- item2: long (nullable = true)
|-- keyA: string (nullable = true)
表B
root
|-- item1: string (nullable = true)
|-- item2: long (nullable = true)
|
浏览 0提问于2017-11-14得票数 0
1回答
我希望在以前创建的列表中做一个减缩。在输出中，结果显示"'map‘对象不可调用“，或者删除它返回的列表"<map对象at 0x7fc398d98670>”
我不知道这个错误是从哪里来的。
import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession, Row
from pyspark.sql.types import MapType, StringType
from pyspark.sql.functions import col
from pyspark.sql.types import StructTy
浏览 7提问于2022-07-19得票数 0
我有一个“简单的”struct(nome,h_0,h_1,....h_23)数据帧数组，我想将这一列重新排列为struct(nome, array(h_0,h_1....h_23))数组 按原样： root
|-- array_area: array (nullable = true)
| |-- element: struct (containsNull = true)
| | |-- nome: string (nullable = true)
| | |-- h_0: string (nullable = true)
| | |--
浏览 102提问于2021-11-11得票数 2
回答已采纳
我用的是火花1.3.1。在PySpark中，我从RDD中创建了一个DataFrame并注册了模式，如下所示：
dataLen=sqlCtx.createDataFrame(myrdd, ["id", "size"])
dataLen.registerTempTable("tbl")
此时，一切都很好，我可以从" tbl“中进行"select”查询，例如“从tbl选择大小，其中id='abc'”。
然后，在Python函数中，我定义了如下内容：
def getsize(id):
total=sqlCtx.s
浏览 4提问于2015-06-04得票数 1
我正在尝试创建一个tempview，这样我就可以使用sql进行建模了。
我用过的图书馆：
import sys
from awsglue.utils import getResolvedOptions
from pyspark.context import SparkContext
from awsglue.context import GlueContext
from awsglue.dynamicframe import DynamicFrame
from awsglue.job import Job
from pyspark.sql import SQLContext
from pys
浏览 12提问于2022-09-05得票数 0
调用下面的对象时出错是在不丢失空值的情况下分解dataframe中的数组，但在调用列时我得到错误，说对象没有属性‘_ code.This _ object _id’。需要帮助，在其他方式调用列，可以工作。
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import DataFrame
from pyspark.sql import Row
from pyspark.sql.types import ArrayType
from pyspark.sql.functions import *
from functools import
浏览 2提问于2018-07-05得票数 2
2回答
我正在将数据写入s3存储桶，并使用pyspark创建拼图文件。我的存储桶结构如下：
s3a://rootfolder/subfolder/table/
子文件夹和表如果文件夹不存在，这两个文件夹应该在运行时创建，如果文件夹存在，拼图文件应该在文件夹表中。
当我在本地机器上运行pyspark程序时，它会用_$folder$ (如table_$folder$ )创建额外的文件夹，但如果从emr运行相同的程序，它就会用_SUCCESS创建。
writing into s3: (pyspark program)
data.write.parquet("s3a://rootfolder/sub
浏览 2提问于2020-12-03得票数 0
我正在尝试加载拼花的文件，在S3到红移使用胶水作业。当我第一次运行Glue Job时，它正在创建表和加载数据，但当第二次通过更改1列的数据类型运行时，作业并没有失败，而是在Redshift中创建了新列并附加了数据。
例如:在这里，我更改了整型数字的数据类型
FileName **abc**
Code,Name,Amount
'A','XYZ',200.00
FileName **xyz**
Code,Name,Amount
'A','XYZ',200.00
在Redshift中
Output after processing b
浏览 3提问于2020-03-02得票数 2
1回答
我正在学习Spark，当我使用Spark处理Python对象的列表时，我遇到了一个问题。以下是我的代码：
import numpy as np
from pyspark import SparkConf, SparkContext
### Definition of Class A
class A:
def __init__(self, n):
self.num = n
### Function "display"
def display(s):
print s.num
return s
def main():
##
浏览 1提问于2015-07-06得票数 0
回答已采纳
在pyspark中给出一个RDD，我想创建一个新的RDD，它只包含它的前n项(副本)，如下所示： n=100 rdd2 = rdd1.limit(n) 除了RDD没有像DataFrame那样的方法limit()。 注意，我不想收集结果，结果必须仍然是RDD，因此我不能使用RDD.take()。 我使用的是pyspark 2.44。
浏览 19提问于2019-10-13得票数 0
回答已采纳
我试图在pyspark中创建空的dataframe，在pyspark中，我从外部JSON文件传递scehma，但是Json不允许我指定struct类型，所以我提到它是string。json文件： "OptionalEvents" : {
"Event1":
"StructType([StructField('id',StringType(), True),StructField('time',StringType(), True),StructField('ts',StringTyp
浏览 39提问于2021-08-23得票数 1
回答已采纳
1回答
我需要在.DBF中读取和处理PySpark文件，但是我没有得到任何库，我怎么能像读取CSV、JSON、Parquet或其他文件那样读取它。
请帮助阅读此文件。我只是在起跑线上挡着。创建火花会话后，如何读取.DBF文件。dbfread是python中用于读取dbf文件的库。但是我需要用PySpark阅读，而不仅仅是使用Python。
代码：
from pyspark.sql import SparkSession
spark = (SparkSession.builder
.master("local[*]")
.appName("dbf-file-read
浏览 9提问于2022-01-29得票数 0
我在pyspark中有一个列，其中包含如下所示的映射数组：
[{"address": "Fadden", "city": "", "country": "", "note": "", "stateProvince": "Queensland"}]
df.printSchema()为该列返回以下内容：
|-- constituencies: array (nullable = true)
| |-- element: struc
浏览 1提问于2022-02-20得票数 3
回答已采纳
我使用sqoop创建和导入hive表，并使用pyspark获取数据。该表由一个字符串字段、一个整型字段和多个浮点型字段组成。我可以通过hue hive sql查询获得整个数据。但是，当我使用pyspark sql编程时，可以显示非浮点型字段，而浮点型字段总是显示空值。色调配置单元sql结果：
zeppelin pyspark输出：
hive表的详细信息：
浏览 18提问于2017-06-29得票数 0
当转换为DenseVector时，StringType输出中的额外值是多少？
以下内容应可重复使用。
spark = pyspark.sql.SparkSession.builder.getOrCreate()
spark.version
# u'2.2.0.cloudera1'
from pyspark.ml.linalg import DenseVector
import pyspark.sql.functions as F
import pyspark.sql.types as T
testdf = spark.createDataFrame([\
浏览 0提问于2018-01-23得票数 3
回答已采纳
3回答
我是PySpark的新手，我有一个从得到的AskReddit json文件。我正在尝试创建一个RDD，然后我希望执行诸如地图和平面地图之类的操作。我被建议获得jsonline格式的json，但尽管使用pip安装jsonline，我还是无法将包导入到PySpark笔记本中。下面是我在json中尝试阅读的内容。
In [10]: import json
data = json.load(open("AskReddit.json", "r"))
jsonrdd = sc.parallelize(data)
jso
浏览 0提问于2017-04-22得票数 4
我有下面的模式，用于pyspark dataframe
root
|-- maindata: array (nullable = true)
| |-- element: array (containsNull = true)
| | |-- element: struct (containsNull = true)
| | | |-- label: string (nullable = true)
| | | |-- value: string (nullable = true)
| | | |-- unit
浏览 6提问于2020-06-25得票数 1
回答已采纳
我有一个字典的RDD，我想得到一个只包含不同元素的RDD。但是，当我试图打电话给
rdd.distinct()
PySpark给出了以下错误
TypeError: unhashable type: 'dict'
at org.apache.spark.api.python.PythonRunner$$anon$1.read(PythonRDD.scala:166)
at org.apache.spark.api.python.PythonRunner$$anon$1.<init>(PythonRDD.scala:207)
at org.ap
浏览 5提问于2016-02-19得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个名为Sp_Ejecucion的存储过程，它创建了一个具有以下结构的临时表：
CREATE TABLE #CambioResult (FOL INT IDENTITY, RESULT INT)
在该命令之后运行另一个Sp，如下所示
BEGIN TRAN T1
DECLARE @vnCambiaRollTurnoResult INT = 0,
@vnReacomodoMarcajesResult INT = 0,
@Result INT = 0
BEGIN TRY
exec nsp_Exec
浏览 2提问于2021-12-22得票数 0
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