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  1. pycharm编写spark程序，导入pyspark包的3中实现方法

  2. 主要介绍了pycharm编写spark程序，导入pyspark包的3中实现方法,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：33792
    • 提供者：weixin_38631773

  1. Pyspark获取并处理RDD数据代码实例

  2. 弹性分布式数据集（RDD）是一组不可变的JVM对象的分布集，可以用于执行高速运算，它是Apache Spark的核心。 在pyspark中获取和处理RDD数据集的方法如下： 1. 首先是导入库和环境配置（本测试在linux的pycharm上完成） import os from pyspark import SparkContext, SparkConf from pyspark.sql.session import SparkSession os.environ["PYSPARK_PYTHON

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：50176
    • 提供者：weixin_38707153

  1. pycharm编写spark程序，导入pyspark包的3中实现方法

  2. 一种方法： File –> Default Setting –> 选中Project Interpreter中的一个python版本–>点击右边锯齿形图标(设置)–>选择more–>选择刚才选中的那个python版本–>点击最下方编辑(也就是增加到这个python版本下)–>点击:heavy_plus_sign:–>选中spark安装目录下的python目录–>一路OK。 再次在python文件中写入如下 from pyspark impo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：36864
    • 提供者：weixin_38600017

  1. windows pycharm导入本地pyspark包-附件资源

  2. windows pycharm导入本地pyspark包-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. windows pycharm导入本地pyspark包-附件资源

  2. windows pycharm导入本地pyspark包-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. Pyspark读取parquet数据过程解析

  2. parquet数据：列式存储结构，由Twitter和Cloudera合作开发，相比于行式存储，其特点是： 可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低IO数据量；压缩编码可以降低磁盘存储空间，使用更高效的压缩编码节约存储空间；只读取需要的列，支持向量运算，能够获取更好的扫描性能。 那么我们怎么在pyspark中读取和使用parquet数据呢？我以local模式，linux下的pycharm执行作说明。 首先，导入库文件和配置环境： import os from pyspark import

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：47104
    • 提供者：weixin_38650951