Video: Ի՞նչ է DataFrame-ը spark Scala-ում:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Ա Spark DataFrame տվյալների բաշխված հավաքածու է, որը կազմակերպված է անվանված սյունակներում, որն ապահովում է ագրեգատների զտման, խմբավորման կամ հաշվարկման գործողություններ և կարող է օգտագործվել Կայծ SQL. Տվյալների շրջանակներ կարող է կառուցվել կառուցվածքային տվյալների ֆայլերից, առկա RDD-ներից, Hive-ի աղյուսակներից կամ արտաքին տվյալների բազաներից:
Նմանապես, դուք կարող եք հարցնել, թե ինչ է DataFrame-ը Scala-ում:
Անվանված սյունակներում կազմակերպված տվյալների բաշխված հավաքածու: Ա DataFrame համարժեք է Spark SQL-ի հարաբերական աղյուսակին: Սյունակ ընտրելու համար տվյալների շրջանակ , օգտագործեք կիրառելու մեթոդը Սկալա և col Java-ում:
ի՞նչ օգուտ ունի լուսավորությունը Scala-ում: ( վառված է օգտագործված մեջ Կայծ բառացի արժեքը նոր սյունակի վերածելու համար։) Քանի որ concat-ը սյունակներն ընդունում է որպես արգումենտ վառված պետք է լինի օգտագործված այստեղ.
Բացի վերևից, ո՞րն է տարբերությունը RDD-ի և DataFrame-ի միջև կայծում:
Spark RDD API-ներ – Ան RDD նշանակում է ճկուն բաշխված տվյալների հավաքածուներ: Դա գրառումների միայն կարդալու միջնորմային հավաքածու է: RDD -ի տվյալների հիմնարար կառուցվածքն է Կայծ . DataFrame-ը Spark-ում թույլ է տալիս մշակողներին կառուցվածք պարտադրել տվյալների բաշխված հավաքածուի վրա՝ թույլ տալով ավելի բարձր մակարդակի աբստրակցիա:
Ի՞նչ է անում withColumn-ը Spark-ում:
Spark withColumn () ֆունկցիա է օգտագործվում է վերանվանելու, արժեքը փոխելու, գոյություն ունեցող DataFrame սյունակի տվյալների տեսակը փոխարկելու և նաև կարող է օգտագործել նոր սյունակ ստեղծելու համար, այս գրառման վրա՝ I կամք կուղեկցի ձեզ սովորաբար օգտագործվող DataFrame սյունակի գործողությունների միջոցով Սկալա և Pyspark-ի օրինակներ:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ինչպե՞ս կարող եմ կրկնել Pandas DataFrame-ի միջոցով:
Pandas-ն ունի iterrows() ֆունկցիա, որը կօգնի ձեզ շրջանցել տվյալների շրջանակի յուրաքանչյուր տող: Pandas-ի iterrows()-ը վերադարձնում է կրկնող, որը պարունակում է յուրաքանչյուր տողի ինդեքսը և յուրաքանչյուր տողի տվյալները՝ որպես շարք: Քանի որ iterrows()-ը վերադարձնում է iterator, մենք կարող ենք օգտագործել հաջորդ ֆունկցիան՝ տեսնելու iterator-ի բովանդակությունը
Ինչպե՞ս թողնել պանդաների DataFrame-ը:
DataFrames-ից տողերն ու սյունակները ջնջելու համար Pandas-ն օգտագործում է «թողնել» ֆունկցիան: Սյունակ կամ մի քանի սյունակ ջնջելու համար օգտագործեք սյունակ(ներ)ի անունը և նշեք «առանցքը» որպես 1: Այլապես, ինչպես ստորև բերված օրինակում, «սյուներ» պարամետրը ավելացվել է Pandas-ում, որը կտրում է «առանցքի» անհրաժեշտություն
Ի՞նչ է DataFrame Loc-ը:
Pandas DataFrame. loc() ֆունկցիա loc() ֆունկցիան օգտագործվում է տողերի և սյունակների խումբ մուտք գործելու համար ըստ պիտակ(ների) կամ բուլյան զանգվածի: loc[]-ը հիմնականում հիմնված է պիտակների վրա, բայց կարող է օգտագործվել նաև բուլյան զանգվածի հետ: . Բուլյան զանգված, որն ունի նույն երկարությունը, ինչ առանցքը կտրատվում է, օրինակ. [Ճիշտ, Սխալ, Ճշմարիտ]
Ինչպե՞ս կարող եմ ցուցակից պատրաստել PySpark DataFrame:
Ես հետևում եմ այս քայլերին՝ բազմակի ցուցակից DataFrame ստեղծելու համար. Յուրաքանչյուր tuple պարունակում է տարիքով մարդու անուն: Ստեղծեք RDD վերը նշված ցանկից: Փոխակերպեք յուրաքանչյուր բազմակի մի շարք: Ստեղծեք DataFrame՝ կիրառելով createDataFrame-ը RDD-ում sqlContext-ի օգնությամբ
Արդյո՞ք Scala-ն աջակցում է բազմակի ժառանգությանը:
Scala-ն թույլ չի տալիս ինքնին բազմակի ժառանգություն, բայց թույլ է տալիս ընդլայնել բազմաթիվ հատկանիշներ: Հատկանիշներն օգտագործվում են ինտերֆեյսներն ու դաշտերը դասերի միջև կիսելու համար: Դրանք նման են Java 8-ի ինտերֆեյսներին: Դասերը և առարկաները կարող են ընդլայնել գծերը, բայց հատկությունները չեն կարող ինկայանալ և, հետևաբար, չունեն պարամետրեր