开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Pyspark:从嵌套字典创建spark数据框

Pyspark是一种基于Python的Spark编程接口，它提供了在大数据处理和分析中使用Spark的能力。Pyspark可以通过从嵌套字典创建Spark数据框来处理和分析结构化数据。

Spark数据框是一种分布式的数据集合，类似于关系型数据库中的表格。它提供了一种高效的方式来处理和分析大规模数据，并且可以与其他Spark组件（如Spark SQL、Spark Streaming和MLlib）无缝集成。

从嵌套字典创建Spark数据框可以通过以下步骤实现：

导入必要的库和模块：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StructField, StringType, IntegerType

创建SparkSession对象：

spark = SparkSession.builder.appName("NestedDictToDataFrame").getOrCreate()

定义嵌套字典的结构：

data = {
    "name": ["John", "Mike", "Sarah"],
    "age": [25, 30, 35],
    "address": {
        "street": ["123 Main St", "456 Elm St", "789 Oak St"],
        "city": ["New York", "Los Angeles", "Chicago"],
        "state": ["NY", "CA", "IL"]
    }
}

创建结构化数据类型（StructType）：

schema = StructType([
    StructField("name", StringType(), True),
    StructField("age", IntegerType(), True),
    StructField("address", StructType([
        StructField("street", StringType(), True),
        StructField("city", StringType(), True),
        StructField("state", StringType(), True)
    ]), True)
])

将嵌套字典转换为Spark数据框：

df = spark.createDataFrame([(data["name"][i], data["age"][i], data["address"]["street"][i], data["address"]["city"][i], data["address"]["state"][i]) for i in range(len(data["name"]))], schema)

现在，我们可以使用Pyspark的各种功能和操作来处理和分析这个Spark数据框。

Pyspark的优势在于它能够处理大规模的数据，并且具有高性能和可扩展性。它还提供了丰富的内置函数和库，使得数据处理和分析变得更加简单和高效。

对于Pyspark中从嵌套字典创建Spark数据框的应用场景，它适用于处理包含复杂结构的数据，例如JSON格式的数据。通过将嵌套字典转换为Spark数据框，我们可以轻松地对这些数据进行查询、过滤、聚合等操作。

腾讯云提供了一系列与Spark相关的产品和服务，例如腾讯云EMR（Elastic MapReduce），它是一种大数据处理和分析的云服务，支持Pyspark和Spark SQL。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云EMR的信息：腾讯云EMR产品介绍

请注意，以上答案仅供参考，具体的实现方式和推荐的产品可能会根据实际需求和环境而有所不同。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

PySpark 读写 Parquet 文件到 DataFrame

本文中，云朵君将和大家一起学习如何从 PySpark DataFrame 编写 Parquet 文件并将 Parquet 文件读取到 DataFrame 并创建视图/表来执行 SQL 查询。还要学习在 SQL 的帮助下，如何对 Parquet 文件对数据进行分区和检索分区以提高性能。

04

独家 | 一文读懂PySpark数据框（附实例）

本文中我们将探讨数据框的概念，以及它们如何与PySpark一起帮助数据分析员来解读大数据集。

01

【Python】PySpark 数据计算 ② ( RDD#flatMap 方法 | RDD#flatMap 语法 | 代码示例 )

RDD#map 方法可以将 RDD 中的数据元素逐个进行处理 , 处理的逻辑需要用外部通过参数传入 map 函数 ;

01

【Python】PySpark 数据输入 ① ( RDD 简介 | RDD 中的数据存储与计算 | Python 容器数据转 RDD 对象 | 文件文件转 RDD 对象 )

RDD 英文全称为 " Resilient Distributed Datasets " , 对应中文名称是 " 弹性分布式数据集 " ;

01

PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

昨日推文PySpark环境搭建和简介，今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame，实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体，功能也几乎恰是这样，所以如果具有良好的SQL基本功和熟练的pandas运用技巧，学习PySpark SQL会感到非常熟悉和舒适。

02

PySpark 数据类型定义 StructType & StructField

PySpark StructType 和 StructField 类用于以编程方式指定 DataFrame 的schema并创建复杂的列，如嵌套结构、数组和映射列。StructType是StructField的集合，它定义了列名、列数据类型、布尔值以指定字段是否可以为空以及元数据。

03

Pyspark学习笔记（五）RDD操作(三)_键值对RDD转换操作

Pyspark学习笔记（一）—序言及目录 Pyspark学习笔记（二）— spark-submit命令 Pyspark学习笔记（三）— SparkContext 与 SparkSession Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上） Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（下） Pyspark学习笔记（五）RDD操作(一)_RDD转换操作 Pyspark学习笔记（五）RDD操作(二)_RDD行动操作

04

Spark笔记12-DataFrame创建、保存

DataFrame可以翻译成数据框，让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力。

02

Pyspark学习笔记（五）RDD操作(二)_RDD行动操作

Pyspark学习笔记（一）—序言及目录 Pyspark学习笔记（二）— spark-submit命令 Pyspark学习笔记（三）— SparkContext 与 SparkSession Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上） Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（下） Pyspark学习笔记（五）RDD操作(一)_RDD转换操作

04

机器学习：如何快速从Python栈过渡到Scala栈

我之前的技术栈主要是Java、Python，机器学习方面主要用到是pandas、numpy、sklearn、scipy、matplotlib等等，因为工作需要使用spark，所以理所应当的开始学习pyspark；

03

【Python】PySpark 数据计算 ③ ( RDD#reduceByKey 函数概念 | RDD#reduceByKey 方法工作流程 | RDD#reduceByKey 语法 | 代码示例 )

RDD#reduceByKey 方法是 PySpark 中提供的计算方法 ,

02

分布式机器学习：如何快速从Python栈过渡到Scala栈

我之前的技术栈主要是Java、Python，机器学习方面主要用到是pandas、numpy、sklearn、scipy、matplotlib等等，因为工作需要使用spark，所以理所应当的开始学习pyspark；

02

Pyspark学习笔记（五）RDD操作(一)_RDD转换操作

Pyspark学习笔记（一）—序言及目录 Pyspark学习笔记（二）— spark-submit命令 Pyspark学习笔记（三）— SparkContext 与 SparkSession Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上） Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（下）

02

利用PySpark对 Tweets 流数据进行情感分析实战

想象一下，每秒有超过8500条微博被发送，900多张照片被上传到Instagram上，超过4200个Skype电话被打，超过78000个谷歌搜索发生，超过200万封电子邮件被发送（根据互联网实时统计）。

01

Effective PySpark(PySpark 常见问题)

首先确保安装了python 2.7 ,强烈建议你使用Virtualenv方便python环境的管理。之后通过pip 安装pyspark

03

Pyspark学习笔记（五）RDD的操作

PySpark RDD 转换操作(Transformation) 是惰性求值，用于将一个 RDD 转换/更新为另一个。由于RDD本质上是不可变的，转换操作总是创建一个或多个新的RDD而不更新现有的RDD，因此，一系列RDD转换创建了一个RDD谱系（依赖图）。

02

Pyspark学习笔记（四）---弹性分布式数据集 RDD [Resilient Distribute Data]（上）

RDD是Spark编程中最基本的数据对象，无论是最初加载的数据集，还是任何中间结果的数据集，或是最终的结果数据集，都是RDD。在Pyspark中，RDD是由分布在各节点上的python对象组成，如列表，元组，字典等。 RDD主要是存储在内存中（亦可持久化到硬盘上），这就是相对于Hadoop的MapReduce的优点，节省了重新读取硬盘数据的时间。

02

pyspark 内容介绍（一）

pyspark 包介绍子包 pyspark.sql module pyspark.streaming module pyspark.ml package pyspark.mllib package 内容 PySpark是针对Spark的Python API。根据网上提供的资料，现在汇总一下这些类的基本用法，并举例说明如何具体使用。也是总结一下经常用到的这些公有类的使用方式。方便初学者查询及使用。 Public 类们: SparkContext: Spark 功能的主入口。 RDD: 弹性分布式数

06

使用CDSW和运营数据库构建ML应用1:设置和基础

Python在数据工程师和数据科学家中被广泛使用，以解决从ETL / ELT管道到构建机器学习模型的各种问题。Apache HBase是用于许多工作流程的有效数据存储系统，但是专门通过Python访问此数据可能会很困难。对于想要利用存储在HBase中的数据的数据专业人士而言，最新的上游项目“ hbase-connectors”可以与PySpark一起使用以进行基本操作。

02

PySpark UD(A)F 的高效使用

Spark无疑是当今数据科学和大数据领域最流行的技术之一。尽管它是用Scala开发的，并在Java虚拟机(JVM)中运行，但它附带了Python绑定，也称为PySpark，其API深受panda的影响。在功能方面，现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能，例如groupby、聚合等等。

03

使用Wordbatch对Python分布式AI后端进行基准测试

在过去的几年里，Python已成为数据科学和人工智能的通用语言，所有使用Python作为主要界面语言的着名深度学习框架（Keras，Pytorch，MXNet）。与竞争语言相比，Python在DS和AI的几乎每个方面都可以与之竞争或超越：最新的机器学习算法及其高效实现（Scikit-Learn，LightGBM，XGBoost），数据处理和分析（Pandas，cuDF），高效的数值计算库（Numpy），PyPy，Numba），GPU计算（CuPY）和Web API编程（Flask，Celery）。

03

【Python】PySpark 数据计算 ⑤ ( RDD#sortBy方法 - 排序 RDD 中的元素 )

RDD#sortBy 方法用于按照指定的键对 RDD 中的元素进行排序 , 该方法接受一个函数作为参数 , 该函数从 RDD 中的每个元素提取排序键 ;

01

Spark笔记17-Structured Streaming

Structured Streaming将实时数据视为一张正在不断添加数据的表。

01

2018即将推出的Apache Spark 2.4都有哪些新功能

本文来自于2018年09月19日在 Adobe Systems Inc 举行的Apache Spark Meetup。

03

Spark 与 DataFrame

在 Spark 中，除了 RDD 这种数据容器外，还有一种更容易操作的一个分布式数据容器 DateFrame，它更像传统关系型数据库的二维表，除了包括数据自身以外还包括数据的结构信息（Schema），这就可以利用类似 SQL 的语言来进行数据访问。

01

Spark调研笔记第4篇 – PySpark Internals

事实上。有两个名为PySpark的概念。一个是指Sparkclient内置的pyspark脚本。而还有一个是指Spark Python API中的名为pyspark的package。

02

Spark 编程指南 (一) [Spa

每一个运行在cluster上的spark应用程序，是由一个运行main函数的driver program和运行多种并行操作的executes组成

01

python中的pyspark入门

PySpark是Python和Apache Spark的结合，是一种用于大数据处理的强大工具。它提供了使用Python编写大规模数据处理和分析代码的便利性和高效性。本篇博客将向您介绍PySpark的基本概念以及如何入门使用它。

02

pySpark | pySpark.Dataframe使用的坑与经历

笔者最近在尝试使用PySpark，发现pyspark.dataframe跟pandas很像，但是数据操作的功能并不强大。由于，pyspark环境非自建，别家工程师也不让改，导致本来想pyspark环境跑一个随机森林，用《Comprehensive Introduction to Apache Spark, RDDs & Dataframes (using PySpark) 》中的案例，也总是报错…把一些问题进行记录。

02

Pyspark学习笔记（六）DataFrame简介

在Spark中, DataFrame 是组织成命名列[named colums]的分布时数据集合。它在概念上等同于关系数据库中的表或R/Python中的数据框，但在幕后做了更丰富的优化。DataFrames可以从多种来源构建，例如：结构化数据文件、Hive中的表、外部数据库或现有RDD.

02

【Python】PySpark 数据处理 ② ( 安装 PySpark | PySpark 数据处理步骤 | 构建 PySpark 执行环境入口对象 )

命令 , 安装 PySpark , 安装过程中 , 需要下载 310 M 的安装包 , 耐心等待 ;

02

PySpark做数据处理

PySpark是一种适合在大规模数据上做探索性分析，机器学习模型和ETL工作的优秀语言。若是你熟悉了Python语言和pandas库，PySpark适合你进一步学习和使用，你可以用它来做大数据分析和建模。

02

PySpark在windows下的安装及使用

官网下载http://spark.apache.org/downloads.html，遇到加载不了选项框的情况可以尝试用手机打开网址获取下载链接后下载

01

Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD 综述（上）

RDD（弹性分布式数据集）是 PySpark 的基本构建块，是spark编程中最基本的数据对象；它是spark应用中的数据集，包括最初加载的数据集，中间计算的数据集，最终结果的数据集，都是RDD。从本质上来讲，RDD是对象分布在各个节点上的集合，用来表示spark程序中的数据。以Pyspark为例，其中的RDD就是由分布在各个节点上的python对象组成，类似于python本身的列表的对象的集合。区别在于，python集合仅在一个进程中存在和处理，而RDD分布在各个节点，指的是【分散在多个物理服务器上的多个进程上计算的】这里多提一句，尽管可以将RDD保存到硬盘上，但RDD主要还是存储在内存中，至少是预期存储在内存中的，因为spark就是为了支持机器学习应运而生。一旦你创建了一个 RDD，就不能改变它。

03

SQL、Pandas和Spark：这个库，实现了三大数据分析工具的大一统

看过近期推文的读者，想必应该知道笔者最近在开一个数据分析常用工具对比的系列，主要是围绕SQL、Pandas和Spark三大个人常用数据分析工具，目前已完成了基本简介、数据读取、选取特定列、常用数据操作以及窗口函数等5篇文章。当然，这里的Spark是基于Scala语言版本，所以这3个工具实际分别代表了SQL、Python和Scala三种编程语言，而在不同语言中自然是不便于数据统一和交互的。

04

【Spark研究】Spark编程指南(Python版)

Spark编程指南译者说在前面：最近在学习Spark相关的知识，在网上没有找到比较详细的中文教程，只找到了官网的教程。出于自己学习同时也造福其他初学者的目的，把这篇指南翻译成了中文，笔者水平有限，文章中难免有许多谬误，请高手不吝赐教。本文翻译自Spark Programming Guide,由于笔者比较喜欢Python，在日常中使用也比较多，所以只翻译了Python部分，不过Java和Scala大同小异。概述从高层次上来看，每一个Spark应用都包含一个驱动程序，用于执行用户的main函数以及在集群

05

PySpark 中的机器学习库

传统的机器学习算法，由于技术和单机存储的限制，比如使用scikit-learn,只能在少量数据上使用。即以前的统计/机器学习依赖于数据抽样。但实际过程中样本往往很难做好随机，导致学习的模型不是很准确，在测试数据上的效果也可能不太好。随着 HDFS(Hadoop Distributed File System) 等分布式文件系统出现，存储海量数据已经成为可能。在全量数据上进行机器学习也成为了可能，这顺便也解决了统计随机性的问题。然而，由于 MapReduce 自身的限制，使得使用 MapReduce 来实现分布式机器学习算法非常耗时和消耗磁盘IO。因为通常情况下机器学习算法参数学习的过程都是迭代计算的，即本次计算的结果要作为下一次迭代的输入，这个过程中，如果使用 MapReduce，我们只能把中间结果存储磁盘，然后在下一次计算的时候从新读取，这对于迭代频发的算法显然是致命的性能瓶颈。引用官网一句话：Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing.Spark，是一种"One Stack to rule them all"的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务.

02

Python大数据之PySpark(二)PySpark安装

spark-submit 提交圆周率的计算代码 */examples/src/main/python/pi.py*

03

大数据入门与实战-PySpark的使用教程

Apache Spark是用Scala编程语言编写的。为了用Spark支持Python，Apache Spark社区发布了一个工具PySpark。使用PySpark，您也可以使用Python编程语言处理RDD。正是由于一个名为Py4j的库，他们才能实现这一目标。这里不介绍PySpark的环境设置，主要介绍一些实例，以便快速上手。

02

使用CDSW和运营数据库构建ML应用2：查询/加载数据

在本期中，我们将讨论如何执行“获取/扫描”操作以及如何使用PySpark SQL。之后，我们将讨论批量操作，然后再讨论一些故障排除错误。在这里阅读第一个博客。

02

Python+大数据学习笔记(一)

pyspark: • pyspark = python + spark • 在pandas、numpy进行数据处理时，一次性将数据读入内存中，当数据很大时内存溢出，无法处理；此外，很多执行算法是单线程处理，不能充分利用cpu性能 spark的核心概念之一是shuffle，它将数据集分成数据块，好处是： • 在读取数据时，不是将数据一次性全部读入内存中，而是分片，用时间换空间进行大数据处理 • 极大的利用了CPU资源 • 支持分布式结构，弹性拓展硬件资源。

02

PySpark源码解析，教你用Python调用高效Scala接口，搞定大规模数据分析

众所周知，Spark 框架主要是由 Scala 语言实现，同时也包含少量 Java 代码。Spark 面向用户的编程接口，也是 Scala。然而，在数据科学领域，Python 一直占据比较重要的地位，仍然有大量的数据工程师在使用各类 Python 数据处理和科学计算的库，例如 numpy、Pandas、scikit-learn 等。同时，Python 语言的入门门槛也显著低于 Scala。

04

有比Pandas 更好的替代吗?对比Vaex, Dask, PySpark, Modin 和Julia

表格是存储数据的最典型方式，在Python环境中没有比Pandas更好的工具来操作数据表了。尽管Pandas具有广泛的能力，但它还是有局限性的。比如，如果数据集超过了内存的大小，就必须选择一种替代方法。但是，如果在内存合适的情况下放弃Pandas使用其他工具是否有意义呢？

01

Python大数据之PySpark(三)使用Python语言开发Spark程序代码

需求：[(‘Spark’, 2), (‘Flink’, 1), (‘hello’, 3), (‘you’, 1), (‘me’, 1), (‘she’, 1)]

02

【Python】PySpark 数据计算 ① ( RDD#map 方法 | RDD#map 语法 | 传入普通函数 | 传入 lambda 匿名函数 | 链式调用 )

在 PySpark 中 RDD 对象提供了一种数据计算方法 RDD#map 方法 ;

01

pyspark 原理、源码解析与优劣势分析（1） ---- 架构与java接口

Spark 框架主要是由 Scala 语言实现，同时也包含少量 Java 代码。Spark 面向用户的编程接口，也是 Scala。然而，在数据科学领域，Python 一直占据比较重要的地位，仍然有大量的数据工程师在使用各类 Python 数据处理和科学计算的库，例如 numpy、Pandas、scikit-learn 等。同时，Python 语言的入门门槛也显著低于 Scala。为此，Spark 推出了 PySpark，在 Spark 框架上提供一套 Python 的接口，方便广大数据科学家使用。本文主要从源码实现层面解析 PySpark 的实现原理，包括以下几个方面：

02

独家 | 使用Spark进行大规模图形挖掘（附链接）

本文为大家介绍了多种图挖掘工具，并运用Spark为大家展示了一个标签传播算法LPA构建图的实例。

02

PySpark实战指南：大数据处理与分析的终极指南【上进小菜猪大数据】

大数据处理与分析是当今信息时代的核心任务之一。本文将介绍如何使用PySpark（Python的Spark API）进行大数据处理和分析的实战技术。我们将探讨PySpark的基本概念、数据准备、数据处理和分析的关键步骤，并提供示例代码和技术深度。

03

PySpark部署安装

https://spark.apache.org/docs/3.1.2/index.html

06

PySpark 读写 JSON 文件到 DataFrame

PySpark SQL 提供 read.json("path") 将单行或多行（多行）JSON 文件读取到 PySpark DataFrame 并 write.json("path") 保存或写入 JSON 文件的功能，在本教程中，您将学习如何读取单个文件、多个文件、目录中的所有文件进入 DataFrame 并使用 Python 示例将 DataFrame 写回 JSON 文件。

02

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

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭