在PySpark中,可以使用repartition
方法将数据帧拆分成多个记录数相等的数据帧。repartition
方法可以根据指定的列或分区数将数据重新分区,并返回一个新的数据帧。
以下是将pyspark数据帧拆分成多个记录数相等的数据帧的步骤:
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
df = spark.read.csv("path/to/dataset.csv", header=True, inferSchema=True)
repartition
方法将数据帧拆分成多个记录数相等的数据帧:num_partitions = 4 # 指定分区数
df_repartitioned = df.repartition(num_partitions)
在上述代码中,我们将数据帧df
使用repartition
方法重新分区为4个分区,即将数据拆分成4个记录数相等的数据帧。
值得注意的是,repartition
方法会进行数据的洗牌操作,因此可能会导致数据的重新排序。如果要保持数据的原始顺序,可以使用coalesce
方法代替repartition
方法,但是coalesce
方法只能减少分区数,不能增加分区数。
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请注意,以上答案仅供参考,具体实现方式可能因环境和需求而异。
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