Question

我对pyspark很新，我正在尝试使用它来处理一个保存为csv文件的大型数据集。我想将CSV文件读入spark数据帧，删除一些列，然后添加新列。我该怎么做？

我无法将此数据导入数据帧。这是我到目前为止的简化版本：

def make_dataframe(data_portion, schema, sql):
    fields = data_portion.split(",")
    return sql.createDateFrame([(fields[0], fields[1])], schema=schema)

if __name__ == "__main__":
    sc = SparkContext(appName="Test")
    sql = SQLContext(sc)

    ...

    big_frame = data.flatMap(lambda line: make_dataframe(line, schema, sql))
                .reduce(lambda a, b: a.union(b))

    big_frame.write \
        .format("com.databricks.spark.redshift") \
        .option("url", "jdbc:redshift://<...>") \
        .option("dbtable", "my_table_copy") \
        .option("tempdir", "s3n://path/for/temp/data") \
        .mode("append") \
        .save()

    sc.stop()

这会在reduce步骤中产生错误TypeError: 'JavaPackage' object is not callable。

有可能这样做吗？减少到数据帧的想法是能够将结果数据写入数据库（Redshift，使用spark-redshift包）。

我还尝试使用unionAll()和map() partial()，但无法使用它。

我在亚马逊的EMR上使用spark-redshift_2.10:2.0.0以及亚马逊的JDBC驱动程序RedshiftJDBC41-1.1.17.1017.jar运行此功能。

Answer 1

更新 - 在评论中回答您的问题：

将数据从CSV读取到数据帧： 您似乎只是尝试将CSV文件读入火花数据帧。

如果是这样 - 我的答案在这里：https://stackoverflow.com/a/37640154/5088142涵盖了这一点。

以下代码应将CSV读入spark-data-frame

import pyspark
sc = pyspark.SparkContext()
sql = SQLContext(sc)

df = (sql.read
         .format("com.databricks.spark.csv")
         .option("header", "true")
         .load("/path/to_csv.csv"))

// these lines are equivalent in Spark 2.0 - using [SparkSession][1]
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession \
    .builder \
    .appName("Python Spark SQL basic example") \
    .config("spark.some.config.option", "some-value") \
    .getOrCreate()

spark.read.format("csv").option("header", "true").load("/path/to_csv.csv") 
spark.read.option("header", "true").csv("/path/to_csv.csv")

放置专栏

你可以使用“drop（col）”删除列 https://spark.apache.org/docs/1.6.2/api/python/pyspark.sql.html

降（COL）

Returns a new DataFrame that drops the specified column.
Parameters: col – a string name of the column to drop, or a Column to drop.

>>> df.drop('age').collect()
[Row(name=u'Alice'), Row(name=u'Bob')]

>>> df.drop(df.age).collect()
[Row(name=u'Alice'), Row(name=u'Bob')]

>>> df.join(df2, df.name == df2.name, 'inner').drop(df.name).collect()
[Row(age=5, height=85, name=u'Bob')]

>>> df.join(df2, df.name == df2.name, 'inner').drop(df2.name).collect()
[Row(age=5, name=u'Bob', height=85)]

添加列 你可以使用“withColumn” https://spark.apache.org/docs/1.6.2/api/python/pyspark.sql.html

withColumn（colName，col）

Returns a new DataFrame by adding a column or replacing the existing column that has the same name.
Parameters: 

    colName – string, name of the new column.
    col – a Column expression for the new column.

>>> df.withColumn('age2', df.age + 2).collect()
[Row(age=2, name=u'Alice', age2=4), Row(age=5, name=u'Bob', age2=7)]

注意：spark还有很多其他功能可以使用（例如你可以使用“select”而不是“drop”）

PySpark如何将CSV读入Dataframe并对其进行操作

1 个答案: