笔者最近需要使用pyspark进行数据整理，于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。...explode方法 下面代码中，根据c3字段中的空格将字段内容进行分割，分割的内容存储在新的字段c3_中，如下所示 jdbcDF.explode( "c3" , "c3_" ){time: String...min(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最小值 sum(*cols) —— 计算每组中一列或多列的总和 — 4.3 apply 函数 — 将df的每一列应用函数f： df.foreach...【Map和Reduce应用】返回类型seqRDDs ---- map函数应用 可以参考：Spark Python API函数学习：pyspark API(1) train.select('User_ID...中，我们也可以使用SQLContext类中 load/save函数来读取和保存CSV文件： from pyspark.sql import SQLContext sqlContext = SQLContext
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。...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...对象结构 在处理 DataFrame 时，我们经常需要使用嵌套的结构列，这可以使用 StructType 来定义。...还可以在逗号分隔的文件中为可为空的文件提供名称、类型和标志，我们可以使用这些以编程方式创建 StructType。...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
1、下载Anaconda并安装PySpark 通过这个链接，你可以下载Anaconda。你可以在Windows，macOS和Linux操作系统以及64位/32位图形安装程序类型间选择。...在本文的例子中，我们将使用.json格式的文件，你也可以使用如下列举的相关读取函数来寻找并读取text，csv，parquet文件格式。...“URL” 6.3、删除列 列的删除可通过两种方式实现：在drop()函数中添加一个组列名，或在drop函数中指出具体的列。...，将数据列根据指定函数进行聚合。...13.2、写并保存在文件中 任何像数据框架一样可以加载进入我们代码的数据源类型都可以被轻易转换和保存在其他类型文件中，包括.parquet和.json。
1.1 缺失值处理 数据中的缺失值常常会影响模型的准确性，必须在预处理阶段处理。Pandas 提供了丰富的缺失值处理方法： 删除缺失值：可以删除包含缺失值的行或列。...2.1 时间索引与重采样 Pandas 提供了非常灵活的时间索引，支持将字符串转换为日期格式，并使用 resample() 函数进行时间重采样。...7.1 使用 PySpark 进行大数据处理 PySpark 是 Spark 在 Python 上的接口，擅长处理分布式大数据集。...你可以将 Pandas 的代码迁移到 PySpark 上，处理超大规模数据。...8.3 使用 explode() 拆分列表 如果某一列包含多个元素组成的列表，你可以使用 Pandas 的 explode() 方法将列表拆分为独立的行。
数据，现需要将以上 json 串数据解析为如下结构数据： user_id name age 1 小琳 16 2 小刘 18 3 小明 20 在进行解析之前，先来了解下面两个函数的使用方法。...函数运用 1. explode函数 语法 explode(Array|Map) 说明 explode()函数接收一个 array 或者 map 类型的数据作为输入，然后将 array 或 map 里面的元素按照每行的形式输出...即将 Hive 一列中复杂的 array 或者 map 结构拆分成多行显示，也被称为列转行函数。..., str C) 说明 语法含义：将字符串 A 中的符合正则表达式 B 的部分替换为 C。...函数运用 1. lateral view函数 说明 lateral view 用于和 split, explode 等 UDTF 一起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合
()函数进行相同列的重复数据转换 # collect_set()函数可以将相关列合并成array类型；concat_ws()函数会将array类型根据指定的分隔符进行合并 ## 示例数据 hive...()/floor() 可以将double类型转换为bigint类型 abs() 返回数值的绝对值 ucase() 将字符串转换成全是大写字母 reverse() 将字符串进行翻转 concat() 将输入的多个字符串当做一个字符串输出...函数名 作用描述 array() 将函数内容转换成一个array类型 split(array,split) 将array类型按照split分割符进行分割成字符串(转义时使用\进行转义) explode...()函数可以将一列输入转换成一个数组输出 hive> select array(1,2,3) from xuxuebiao; OK [1,2,3] [1,2,3] ## explode()函数以array...数据类型作为输入，对数组中数据进行迭代，返回多行结果 hive> select explode(array(1,2,3)) from xuxuebiao; OK 1 2 3 ## 使用explode()
由于主要是在PySpark中处理DataFrames，所以可以在RDD属性的帮助下访问底层RDD，并使用toDF()将其转换回来。这个RDD API允许指定在数据上执行的任意Python函数。...利用to_json函数将所有具有复杂数据类型的列转换为JSON字符串。因为Arrow可以轻松处理字符串，所以可以使用pandas_udf装饰器。...在UDF中，将这些列转换回它们的原始类型，并进行实际工作。如果想返回具有复杂类型的列，只需反过来做所有事情。...complex_dtypes_to_json将一个给定的Spark数据帧转换为一个新的数据帧，其中所有具有复杂类型的列都被JSON字符串替换。...不同之处在于，对于实际的UDF，需要知道要将哪些列转换为复杂类型，因为希望避免探测每个包含字符串的列。在向JSON的转换中，如前所述添加root节点。
使用explode函数将hive表中的Map和Array字段数据进行拆分 使用explode拆分json字符串 配合LATERAL VIEW使用 行转列 列转行 reflect函数 Hive 窗口函数...其中explode还可以用于将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行 需求：现在有数据格式如下 zhangsan child1,child2,child3,child4 k1:v1,k2...所需函数: EXPLODE(col)：将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。 ...一起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。...中的函数，commons下的jar已经包含在hadoop的classpath中，所以可以直接使用。
例如我们想求出每一条订单对应的日期。需要从订单时间ts或者orderid中截取。在pandas中，我们可以将列转换为字符串，截取其子串，添加为新的列。...-”为空，在pandas中可以使用字符串的replace方法，hive中可以使用regexp_replace函数。...在pandas中，我们采用的做法是先把原来orderid列转为字符串形式，并在每一个id末尾添加一个逗号作为分割符，然后采用字符串相加的方式，将每个uid对应的字符串类型的订单id拼接到一起。...我们可以通过split函数将原来的字符串形式变为数组，然后依次取数组的元素即可，但是要注意使用substr函数处理好前后的中括号，代码如下： ?...可以看到，我们这里得到的依然是字符串类型，和pandas中的强制转换类似，hive SQL中也有类型转换的函数cast，使用它可以强制将字符串转为整数，使用方法如下面代码所示。 ?
之前为大家介绍过10个高效的pandas函数，颇受欢迎，里面的每一个函数都能帮我们在数据分析过程中节省时间。 高效的10个Pandas函数，你都用过吗？...pandas还有很多让人舒适的用法，这次再为大家介绍5个pandas函数，作为这个系列的第二篇。 1. explode explode用于将一行数据展开成多行。...3. infer_objects infer_objects用于将object类型列推断为更合适的数据类型。...object类型包括字符串和混合值（数字及非数字）。 object类型比较宽泛，如果可以确定为具体数据类型，则不建议用object。...； deep：如果为True，则通过查询object类型进行系统级内存消耗来深入地检查数据，并将其包括在返回值中。
之前为大家介绍过10个高效的pandas函数，颇受欢迎，里面的每一个函数都能帮我们在数据分析过程中节省时间。 高效的10个Pandas函数，你都用过吗？...pandas还有很多让人舒适的用法，这次再为大家介绍5个pandas函数，作为这个系列的第二篇。 1. explode explode用于将一行数据展开成多行。...object类型包括字符串和混合值（数字及非数字）。 object类型比较宽泛，如果可以确定为具体数据类型，则不建议用object。...用法： DataFrame.memory_usage(index=True, deep=False) 参数解释： index：指定是否返回df中索引字节大小，默认为True，返回的第一行即是索引的内存使用情况...； deep：如果为True，则通过查询object类型进行系统级内存消耗来深入地检查数据，并将其包括在返回值中。
注：由于Spark是基于scala语言实现，所以PySpark在变量和函数命名中也普遍采用驼峰命名法（首单词小写，后面单次首字母大写，例如someFunction），而非Python中的蛇形命名（各单词均小写...：这是PySpark SQL之所以能够实现SQL中的大部分功能的重要原因之一，functions子类提供了几乎SQL中所有的函数，包括数值计算、聚合统计、字符串以及时间函数等4大类，后续将专门予以介绍...pandas.DataFrame中类似的用法是query函数，不同的是query()中表达相等的条件符号是"=="，而这里filter或where的相等条件判断则是更符合SQL语法中的单等号"="。...接受参数可以是一列或多列（列表形式），并可接受是否升序排序作为参数。...，仅仅是在筛选过程中可以通过添加运算或表达式实现创建多个新列，返回一个筛选新列的DataFrame，而且是筛选多少列就返回多少列，适用于同时创建多列的情况（官方文档建议出于性能考虑和防止内存溢出，在创建多列时首选
---- 在Hive中会有很多数据是用Json格式来存储的，如开发人员对APP上的页面进行埋点时，会将多个字段存放在一个json数组中，因此数据平台调用数据时，要对埋点数据进行解析。...array或者map类型的数据作为输入，然后将array或map里面的元素按照每行的形式输出，即将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行显示，也被称为列转行函数。...A, string B, string C) 说明：将字符串A中的符合java正则表达式B的部分替换为C。...注意，在有些情况下要使用转义字符，类似oracle中的regexp_replace函数。...下面我们就开始解析： 拆分goods_id字段及将json数组转化成多个json字符串： select explode(split(goods_id,',')) as good_id, explode
3）COLLECT_SET(col)：函数只接受基本数据类型，它的主要作用是将某字段的值进行去重汇总，产生array类型字段。 2、数据准备 person_info.txt ?...1、函数说明 EXPLODE(col)：将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。 ...等UDTF函数一起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。...set集合存储数据的本质是使用Map集合来存储的。 Map集合存储数据的本质是使用数组来存储的。 数组存储数据的本质是使用索引+值来存储的。...,…) 聚合函数，UDAF函数 split((col),explode(col) 将一列数据拆成多行数据，UDTF函数 2.6 小知识总结 分桶算法：id.hashCode % 4(桶数) Map集合
大家好，今天我将向大家介绍Hive中两个常用且强大的函数：explode和posexplode，它们在处理复杂的数据类型时有着不可替代的作用。下面我们就来一起看看它们的用法和实例。 1....Explode函数的用法与实例 Explode函数是Hive中一个魔术般的函数，它可以将array或者map类型的列进行展开。...实际上，在我们上一篇文章中提及的Lateral view就是和explode函数配合使用的。...Posexplode函数除了和explode函数一样能够展开array或map类型的列，还能同时返回展开元素的位置（即索引）。...通过上述例子，相信你已经对explode和posexplode有了一定的理解。在实际的数据处理中，这两个函数的重要性更是不言而喻。希望这个指南能帮助你在遇到复杂数据类型时能更加得心应手。
', 'age', 'sex') from ( select explode( --将json数组中的元素解析出来，转化为每行显示 split(regexp_replace(regexp_replace...内容 , '\\[|\\]', '') --将json数组两边的中括号去掉 ,'\\}\\,\\{', '\\}\\;\\{') --将json数组元素之间的逗号换成分号 , '\\...()函数接收一个array或者map类型的数据作为输入，然后将array或map里面的元素按照每行的形式输出，即将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行显示，也被称为列转行函数。...注意，在有些情况下要使用转义字符，类似oracle中的regexp_replace函数。...view 解析json数组 lateral view 说明：lateral view用于和split、explode等UDTF一起使用的，能将一行数据拆分成多行数据，在此基础上可以对拆分的数据进行聚合
struct() MAP MAP是一组键-值对元组集合，使用数组表示法可以访问数据。...例如，如果某个列的数据类型是MAP，其中键->值对是’first’->’John’和’last’->’Doe’，那么可以通过字段名[‘last’]获取最后一个元素 map() ARRAY 数组是一组具有相同类型和名称的变量的集合...分隔符将被加到被连接的字符串之间; COLLECT_SET(col)：函数只接受基本数据类型，它的主要作用是将某字段的值进行去重汇总，产生array类型字段。...(col)：将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。...等UDTF一起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。
使用explode函数将hive表中的Map和Array字段数据进行拆分 lateral view用于和split、explode等UDTF一起使用的，能将一行数据拆分成多行数据，在此基础上可以对拆分的数据进行聚合...其中explode还可以用于将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行 需求：现在有数据格式如下 zhangsan child1,child2,child3,child4 k1:v1,k2...所需函数: EXPLODE(col)：将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。...一起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。...中的函数，commons下的jar已经包含在hadoop的classpath中，所以可以直接使用。
和窗口函数 使用explode函数将hive表中的Map和Array字段数据进行拆分 lateral view用于和split、explode等UDTF一起使用的，能将一行数据拆分成多行数据，在此基础上可以对拆分的数据进行聚合...其中explode还可以用于将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行 需求：现在有数据格式如下 zhangsan child1,child2,child3,child4 k1:v1,k2...所需函数: EXPLODE(col)：将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行。...一起使用，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。...中的函数，commons下的jar已经包含在hadoop的classpath中，所以可以直接使用。
使用LogicalPlan.metadataOutput中的列解析对元数据列的引用。但在替换关系之前，关系的输出不包括元数据列。...除非此规则将元数据添加到关系的输出中，否则analyzer将检测到没有任何内容生成列。此规则仅在节点已解析但缺少来自其子节点的输入时添加元数据列。这可以确保元数据列不会添加到计划中，除非使用它们。...此规则检测此类查询，并将所需属性添加到原始投影中，以便在排序过程中可用。添加另一个投影以在排序后删除这些属性。HAVING子句还可以使用SELECT中未显示的分组列。...此规则分为两个步骤：1.将高阶函数公开的匿名变量绑定到lambda函数的参数；这将创建命名和类型化的lambda变量。在此步骤中，将检查参数名称是否重复，并检查参数的数量。...2.解析lambda函数的函数表达式树中使用的lambda变量。请注意，我们允许使用当前lambda之外的变量，这可以是在外部范围中定义的lambda函数，也可以是由计划的子级生成的属性。
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