Python中用Spark模块的使用教程 _Spark

Spark是一个快速而通用的集群计算系统，它可用于大规模数据处理。Python是一个易于学习且广泛使用的编程语言，它也被广泛用于数据分析和机器学习。使用Spark模块可以将这两种技术结合起来，提高数据处理和分析的效率。
安装Spark

文章插图
在使用Spark之前，需要先安装Spark 。Spark可以从官网上下载和安装，也可以使用软件包管理器进行安装。如果使用Linux系统，可以使用以下命令安装Spark：
```
$ sudo apt-get install apache-spark
```
如果使用Mac系统，可以使用以下命令安装Spark：
```
$ brew install apache-spark
```
使用Spark
安装完成后，即可开始使用Spark 。在Python中使用Spark ，需要先创建一个SparkSession对象。SparkSession是Spark的入口点，它可以让我们使用Spark的各种功能。
创建SparkSession对象的方法如下：
```python
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("SparkSessionExample") \
.getOrCreate()
```
这里，我们使用了pyspark.sql中的SparkSession类，并使用builder()方法创建SparkSession对象。在builder()方法中，我们可以指定应用程序的名称。
使用SparkSession对象，我们可以读取和操作数据。以下是一些常用的操作：
读取数据：
```python
df = spark.read.json("data/sample.json")
```
这里，我们使用read()方法从JSON文件中读取数据。SparkSession会自动将数据读取为DataFrame对象。
显示数据：
```python
df.show()
```
这里，我们使用show()方法显示DataFrame对象中的数据。
过滤数据：
```python
df.filter(df.age > 18).show()
```
这里，我们使用filter()方法过滤符合条件的数据。
聚合数据：
【Python中用Spark模块的使用教程】```python
df.groupBy("gender").count().show()
```
这里，我们使用groupBy()方法对数据进行分组，并使用count()方法对每个组进行计数。

Python中用Spark模块的使用教程

推荐阅读

工作模式是什么意思什么是工作模式工作模式

精选95句关于2022小暑来临的唯美句子

VSCO如何给照片添加滤镜

孕妇可以吹陶笛吗

蕃茄肥牛金针菇煲的做法大全蕃茄肥牛金针菇煲的做法

C++中如何将整型变量转换为字符串

台球瞄准的方法打台球瞄准实用技巧

车尾刮花怎么处理处理汽车划痕的方法

茶秆竹生长规律及经营改造技术的研究

琥珀主要形成于哪个纪

发财树多久浇一次水不同季节应该如何给发财树浇水

春天有哪些蔬菜

汉朝跟元朝哪个更伟大

我怕来不及中白洁扮演者

卡梅隆迪亚兹

砌墙吊线方法有哪些？

鱿鱼很滑怎么做好吃（鱿鱼很滑如何做好吃）

五红汤什么时候喝最好喝五红汤最佳时间

达拉干沉香是哪里产的

抖音为什么要交保证金抖音交20000保证金