pyspark dataframe如果不存在，则添加值 - 腾讯云开发者社区

要求：新增一个员工时，如果该员工已存在(以员工号f_emp_code作为判断依据)，则更新，否则插入。而且工资f_salary，更新时，不得低于原工资（即：工资只能涨，不能降）。...10007' , '新人' , '西安' , IF(1000 > f_salary , 1000 , f_salary)); replace into相当于，先检测该记录是否存在(根据表上的唯一键)，如果存在...这个方法有一个很大的问题，如果记录存在，每次执行完，主键自增id就变了（相当于重新insert了一条），对于有复杂关联的业务场景，如果主表的id变了，其它子表没做好同步，会死得很难看。...但是有另外一个问题，如果这个表上有不止一个唯一约束，在特定版本的mysql中容易产生dead lock（死锁），见网友文章https://blog.csdn.net/pml18710973036/article

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pyspark读取pickle文件内容并存储到hive

open(path2,'wb'),protocol=2) #读取pickle data2 = pickle.load(open(path2,'rb')) 2、读取pickle的内容并转为RDD from pyspark.sql...import SparkSession from pyspark.sql import Row import pickle spark = SparkSession \ .builder...跟hive字段顺序对应，不包含分区字段 from df_tmp_view""") （2）以saveAsTable的形式 # "overwrite"是重写表的模式，如果表存在...，就覆盖掉原始数据，如果不存在就重新生成一张表 # mode("append")是在原有表的基础上进行添加数据 df.write.format("hive").mode("overwrite").saveAsTable...print(type(df.toPandas())) # DataFrame'> # 传入pandas DataFrame output =

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PySpark使用笔记

文章目录背景安装 PySpark 使用连接 Spark Cluster Spark DataFrame Spark Config 条目 DataFrame 结构使用说明读取本地文件查看...DataFrame 结构自定义 schema 选择过滤数据提取数据 Row & Column 原始 sql 查询语句 pyspark.sql.function 示例背景 PySpark 通过 RPC...(conf=conf) Spark DataFrame from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder \...spark.some.config.option", "some-value") \ .getOrCreate() # getOrCreate表明可以视情况新建session或利用已有的session # 如果使用...hive table 则加上 .enableHiveSupport() Spark Config 条目配置大全网址 Spark Configuration DataFrame 结构使用说明 PySpark

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PySpark 读写 CSV 文件到 DataFrame

("path")，在本文中，云朵君将和大家一起学习如何将本地目录中的单个文件、多个文件、所有文件读入 DataFrame，应用一些转换，最后使用 PySpark 示例将 DataFrame 写回 CSV...注意：开箱即用的 PySpark 支持将 CSV、JSON 和更多文件格式的文件读取到 PySpark DataFrame 中。...你需要使用option("header", True)显式地为"header"选项指定为True，若不设置，则默认将 "header" 标题作为一个数据记录。...例如，如果将"1900-01-01"在 DataFrame 上将值设置为 null 的日期列。...将 DataFrame 写入 CSV 文件使用PySpark DataFrameWriter 对象的write()方法将 PySpark DataFrame 写入 CSV 文件。

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PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

导读昨日推文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。...，后者则需相应接口： df.rdd # PySpark SQL DataFrame => RDD df.toPandas() # PySpark SQL DataFrame => pd.DataFrame...，当接收列名时则仅当相应列为空时才删除；当接收阈值参数时，则根据各行空值个数是否达到指定阈值进行删除与否 dropDuplicates/drop_duplicates：删除重复行二者为同名函数，与pandas...05 总结本文较为系统全面的介绍了PySpark中的SQL组件以及其核心数据抽象DataFrame，总体而言：该组件是PySpark中的一个重要且常用的子模块，功能丰富，既继承了Spark core中

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PySpark——开启大数据分析师之路

分布式意味着它支持多节点并行计算和备份；而快速则是相对Hadoop中的MapReduce计算框架而言，官网号称速度差距是100倍；计算引擎则描述了Spark在大数据生态中定位：计算。...所以，如果为了在个人PC上练习PySpark语法功能或者调试代码时，是完全可以在自己电脑上搭建spark环境的，更重要的windows系统也是可以的！ ?...进一步的，Spark中的其他组件依赖于RDD，例如： SQL组件中的核心数据结构是DataFrame，而DataFrame是对rdd的进一步封装。...值得一提的是这里的DataFrame实际上和Pandas或者R语言的data.frame其实是很为相近的，语法、功能、接口都有很多共同之处，但实际上这里的DataFrame支持的接口要少的多，一定程度上功能相对受限...，支持的学习算法更多，基于SQL中DataFrame数据结构，而后者则是基于原生的RDD数据结构，包含的学习算法也较少了解了这些，PySpark的核心功能和学习重点相信应该较为了然。

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Spark新愿景：让深度学习变得更加易于使用

这件事情已经有很多人尝试做了，但显然太浅了，DB公司则做的更深入些。 02 原理要做深度学习，肯定不能离开TensorFlow, MXNet之类的。...第二条容易理解，第三条则主要依赖于另外一个项目tensorframes。这个项目主要是实现tensorflow和spark的互相调用。...dataframe了)。...当然，为了使得原先是Tensorflow/Keras的用户感觉爽，如果你使用Python API你也可以完全使用Keras/Tensorflow 的Style来完成代码的编写。...如果你导入项目，想看python相关的源码，但是会提示找不到pyspark相关的库，你可以使用： pip install pyspark》这样代码提示的问题就被解决了。

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Spark新愿景：让深度学习变得更加易于使用

这件事情已经有很多人尝试做了，但显然太浅了，DB公司则做的更深入些。原理要做深度学习，肯定不能离开TensorFlow, MXNet之类的。...第二条容易理解，第三条则主要依赖于另外一个项目tensorframes。这个项目主要是实现tensorflow和spark的互相调用。...dataframe了)。...当然，为了使得原先是Tensorflow/Keras的用户感觉爽，如果你使用Python API你也可以完全使用Keras/Tensorflow 的Style来完成代码的编写。...如果你导入项目，想看python相关的源码，但是会提示找不到pyspark相关的库，你可以使用： pip install pyspark 这样代码提示的问题就被解决了。

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spark 数据处理 -- 数据采样【随机抽样、分层抽样、权重抽样】

权重采样选择权重值列，假设权重值列为班级，样本A的班级序号为2，样本B的班级序号为1，则样本A被采样的概率为样本B的2倍。...采样数最终的采样数依赖于采样量计算方式，假设原始数据集样本数为100，如果选择数量方式，则最终数据集的采样数量与输入数量一致，如果选择比例方式，比例为0.8，则最终数据集的采样数量80。...highlight=sample#pyspark.RDD.sample pyspark dataframe 文档： http://spark.apache.org/docs/latest/api/python.../reference/api/pyspark.sql.DataFrame.sample.html?...highlight=sample#pyspark.sql.DataFrame.sample scala 版本 sampleBy def sampleBy[T](col: String, fractions

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PySpark 读写 JSON 文件到 DataFrame

注意：开箱即用的 PySpark API 支持将 JSON 文件和更多文件格式读取到 PySpark DataFrame 中。...如果事先知道文件的架构并且不想使用inferSchema选项来指定列名和类型，请使用指定的自定义列名schema并使用schema选项键入。...例如，如果想考虑一个值为 1900-01-01 的日期列，则在 DataFrame 上设置为 null。...应用 DataFrame 转换从 JSON 文件创建 PySpark DataFrame 后，可以应用 DataFrame 支持的所有转换和操作。...将 PySpark DataFrame 写入 JSON 文件在 DataFrame 上使用 PySpark DataFrameWriter 对象 write 方法写入 JSON 文件。

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PySpark UD(A)F 的高效使用

这两个主题都超出了本文的范围，但如果考虑将PySpark作为更大数据集的panda和scikit-learn的替代方案，那么应该考虑到这两个主题。...如果工作流从 Hive 加载 DataFrame 并将生成的 DataFrame 保存为 Hive 表，在整个查询执行过程中，所有数据操作都在 Java Spark 工作线程中以分布式方式执行，这使得...这个底层的探索：只要避免Python UDF，PySpark 程序将大约与基于 Scala 的 Spark 程序一样快。如果无法避免 UDF，至少应该尝试使它们尽可能高效。...如果想返回具有复杂类型的列，只需反过来做所有事情。...如果的 UDF 删除列或添加具有复杂数据类型的其他列，则必须相应地更改 cols_out。

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Spark Extracting,transforming,selecting features

，那么它们将会被放入数字标签中，如果输入标签是数值型，会被强转为字符串再处理；假设我们有下面这个包含id和category的DataFrame： id category 0 a 1 b 2 c 3 a...，近似精度可以通过参数relativeError控制，如果设置为0，那么就会计算准确的分位数（注意这个计算是非常占用计算资源的），桶的上下限为正负无穷，覆盖所有实数；假设我们有下列DataFrame：...AttributeGroup将每个Attribute与名字匹配上；通过整数和字符串指定都是可以的，此外还可以同时指定整合和字符串，最少一个特征必须被选中，不允许指定重复列，因此不会出现重复列，注意，如果指定了一个不存在的字符串列会抛出异常...，那么会首先被StringIndexer转为double，如果DataFrame中不存在标签列，输出标签列会被公式中的指定返回变量所创建；假设我们有一个包含id、country、hour、clicked...的DataFrame，如下： id country hour clicked 7 "US" 18 1.0 8 "CA" 12 0.0 9 "NZ" 15 0.0 如果我们使用公式为”clicked ~

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大数据开发！Pandas转spark无痛指南！⛵

通过 SparkSession 实例，您可以创建spark dataframe、应用各种转换、读取和写入文件等，下面是定义 SparkSession的代码模板：from pyspark.sql import...的 Pandas 语法如下：df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)# 查看头2行df.head(2) PySpark创建DataFrame的 PySpark...我们使用 reduce 方法配合unionAll来完成多个 dataframe 拼接:# pyspark拼接多个dataframefrom functools import reducefrom pyspark.sql...例如，我们对salary字段进行处理，如果工资低于 60000，我们需要增加工资 15%，如果超过 60000，我们需要增加 5%。...另外，大家还是要基于场景进行合适的工具选择：在处理大型数据集时，使用 PySpark 可以为您提供很大的优势，因为它允许并行计算。如果您正在使用的数据集很小，那么使用Pandas会很快和灵活。

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浅谈pandas，pyspark 的大数据ETL实践经验

2.3 pyspark dataframe 新增一列并赋值 http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.sql.html?...，则把这一条替换为0，或者抛弃？...如果其中有值为None，Series会输出None，而DataFrame会输出NaN，但是对空值判断没有影响。...，则把这一条替换为0，或者抛弃？...").dropDuplicates() 当然如果数据量大的话，可以在spark环境中算好再转化到pandas的dataframe中，利用pandas丰富的统计api 进行进一步的分析。

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PySpark 中的机器学习库

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...ml主要操作的是DataFrame, 而mllib操作的是RDD，也就是说二者面向的数据集不一样。 ?...转换成另一个DataFrame。...当不存在先验字典时，Countvectorizer作为Estimator提取词汇进行训练，并生成一个CountVectorizerModel用于存储相应的词汇向量空间。...如果派生自抽象的Estimator类，则新模型必须实现.fit（…）方法，该方法给DataFrame中的数据以及一些默认或用户指定的参数泛化模型。

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PySpark 数据类型定义 StructType & StructField

本文中，云朵君将和大家一起学习使用 StructType 和 PySpark 示例定义 DataFrame 结构的不同方法。...StructType--定义Dataframe的结构 PySpark 提供从pyspark.sql.types import StructType类来定义 DataFrame 的结构。...DataFrame.printSchema() StructField--定义DataFrame列的元数据 PySpark 提供pyspark.sql.types import StructField...将 PySpark StructType & StructField 与 DataFrame 一起使用在创建 PySpark DataFrame 时，我们可以使用 StructType 和 StructField...中是否存在列如果要对DataFrame的元数据进行一些检查，例如，DataFrame中是否存在列或字段或列的数据类型；我们可以使用 SQL StructType 和 StructField 上的几个函数轻松地做到这一点

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使用CDSW和运营数据库构建ML应用2：查询加载数据

如果您用上面的示例替换上面示例中的目录，table.show（）将显示仅包含这两列的PySpark Dataframe。...如果您执行读取操作并在不使用View的情况下显示结果，则结果不会自动更新，因此您应该再次load（）以获得最新结果。下面是一个演示此示例。...首先，将2行添加到HBase表中，并将该表加载到PySpark DataFrame中并显示在工作台中。然后，我们再写2行并再次运行查询，工作台将显示所有4行。...Dataframe immediately after writing 2 more rows") result.show() 这是此代码示例的输出：批量操作使用PySpark时，您可能会遇到性能限制...无法使用其他次要版本运行如果未设置环境变量PYSPARK_PYTHON和PYSPARK_DRIVER_PYTHON或不正确，则会发生此错误。

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Pyspark学习笔记（六）DataFrame简介

Pyspark学习笔记（六）文章目录 Pyspark学习笔记（六）前言 DataFrame简介一、什么是 DataFrame ？...即使使用PySpark的时候，我们还是用DataFrame来进行操作，我这里仅将Dataset列出来做个对比，增加一下我们的了解。图片出处链接. ...，请使用DataFrame; 如果需要高级表达式、筛选器、映射、聚合、平均值、SUM、SQL查询、列式访问和对半结构化数据的lambda函数的使用，请使用DataFrame; 如果您希望在编译时具有更高的类型安全性...，则需要类型化JVM对象，利用催化剂优化，并从Tungsten高效的代码生成中获益，请使用DataSet; 如果您希望跨spark库统一和简化API，请使用DataFrame;如果您是R用户，请使用DataFrames...; 如果是Python用户，请使用DataFrames，如果需要更多的控制，则使用RDD。

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pyspark之dataframe操作

、创建dataframe # 从pandas dataframe创建spark dataframe colors = ['white','green','yellow','red','brown','pink...(color_df['length']>=4).show() # filter方法 # 2.选择几列的方法 color_df.select('length','color').show() # 如果是...spark_df.show() # 2.删除有缺失值的行 df2 = spark_df.dropna() df2.show() # 3.或者 spark_df=spark_df.na.drop() 另外，如果...的 where 或者 combine_first 方法 # pandas #where即if-else函数 np.where(isnull(a),b,a) # combine_first方法 #如果...schema=["FirstName","LastName","Dob"]) df1.show() # 删除重复值行 df1.dropDuplicates().show() # 只要某一列有重复值，则去重

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大数据ETL实践探索（3）---- 大数据ETL利器之pyspark

的大数据ETL实践经验 ---- pyspark Dataframe ETL 本部分内容主要在系列文章7 ：浅谈pandas，pyspark 的大数据ETL实践经验上已有介绍，不用多说 ----....cache() ) print(df.count()) # 数据清洗，增加一列，或者针对某一列进行udf 转换 ''' #加一列yiyong ，如果是众城数据则为...的dataframe 然后在进行count 操作基本上是秒出结果读写 demo code #直接用pyspark dataframe写parquet数据（overwrite模式） df.write.mode...("overwrite").parquet("data.parquet") # 读取parquet 到pyspark dataframe，并统计数据条目 DF = spark.read.parquet...因此，如果需要多次传递数据，那么花费一些时间编码现有的平面文件可能是值得的。 ?

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mysql技巧：如果记录存在则更新如果不存在则插入的三种处理方法

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