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:
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。
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