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08 学生课程分数的Spark SQL分析
一、用SQL语句完成数据分析要求 ###生成“表头” from pyspark.sql.types import IntegerType,StringType,StructField,StructType from pyspark.sql import Row fields = [StructFie -
08 学生课程分数的Spark SQL分析
读学生课程分数文件chapter4-data01.txt,创建DataFrame。 url = "file:///usr/local/spark/mycode/rdd/chapter4-data01.txt" rdd = spark.sparkContext.textFile(url).map(la -
08 学生课程分数的Spark SQL分析
读学生课程分数文件chapter4-data01.txt,创建DataFrame。 一、用DataFrame的操作或SQL语句完成以下数据分析要求,并和用RDD操作的实现进行对比: 每个分数+5分。 总共有多少学生? 总共开设了哪些课程? 每个学生选修了多少门课? 每门课程有多少个学生选? 每门课程 -
学生课程分数的Spark SQL分析
读学生课程分数文件chapter4-data01.txt,创建DataFrame。 url = "file:///D:/chapter4-data01.txt" rdd = spark.sparkContext.textFile(url).map(lambda line:line.split(',' -
08 学生课程分数的Spark SQL分析
一.读学生课程分数文件chapter4-data01.txt,创建DataFrame。 1.用DataFrame的操作或SQL语句完成以下数据分析要求: 2.每个分数+5分。 3.总共有多少学生? 4.开设了多少门课程? 5.每个学生选修了多少门课? 6.每门课程有多少个学生选? 7.每门课程大于9 -
08 学生课程分数的Spark SQL分析
用DataFrame的操作或SQL语句完成以下数据分析要求,并和用RDD操作的实现进行对比: 每个分数+5分。 总共有多少学生? 总共开设了哪些课程 每个学生选修了多少门课? 每门课程有多少个学生选? 每门课程大于95分的学生人数? Tom选修了几门课?每门课多少分? Tom的成绩按分数大小排序。 -
07 从RDD创建DataFrame
1.pandas df 与 spark df的相互转换 df_s=spark.createDataFrame(df_p) df_p=df_s.toPandas() 1 2 3 import pandas as pd import numpy as np arr = np.arange(6).resh -
从RDD创建DataFrame
1.pandas df 与 spark df的相互转换 df_s=spark.createDataFrame(df_p) df_p=df_s.toPandas() 2. Spark与Pandas中DataFrame对比 http://www.lining0806.com/spark%E4%B8%8E -
07 从RDD创建DataFrame
1.pandas df 与 spark df的相互转换 df_s=spark.createDataFrame(df_p) df_p=df_s.toPandas() 2. Spark与Pandas中DataFrame对比 3.1 利用反射机制推断RDD模式 sc创建RDD 转换成Row元素,列名=值 -
07
sc创建RDD 转换成Row元素,列名=值 spark.createDataFrame生成df df.show(), df.printSchema() 3.2 使用编程方式定义RDD模式 生成“表头” fields = [StructField(field_name, StringType(), T