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PySpark:获取最近3天的数据

PySpark是一种基于Python的Spark编程接口,用于处理大规模数据集的分布式计算。它结合了Python的简洁性和Spark的高性能,可以在分布式环境中进行数据处理和分析。

要获取最近3天的数据,可以使用PySpark的日期函数和过滤操作来实现。以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, current_date, date_sub

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 读取数据
data = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("data.csv")

# 将日期列转换为日期类型
data = data.withColumn("date", col("date").cast("date"))

# 获取最近3天的日期
current_date = current_date()
start_date = date_sub(current_date, 3)

# 过滤数据
filtered_data = data.filter((col("date") >= start_date) & (col("date") <= current_date))

# 显示结果
filtered_data.show()

在上述代码中,首先创建了一个SparkSession对象,然后使用read方法读取数据文件(假设为CSV格式),并将日期列转换为日期类型。接下来,使用current_date函数获取当前日期,然后使用date_sub函数计算最近3天的起始日期。最后,使用filter方法过滤出日期在最近3天范围内的数据,并使用show方法显示结果。

对于PySpark的更多详细信息和使用方法,可以参考腾讯云的相关产品和文档:

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