PySpark数据框显示错误的值

Question

我刚从Pandas切换到PySpark数据框，发现在PySpark数据框中打印出相同的列会产生错误的值。这是一个例子： 使用熊猫：

df_pandas=pd.read_csv("crime.csv", low_memory=False)
print(df_pandas["CRIMEID"].head(5))

Output:

1321797
1344185
1181882
1182632
1195867

使用PySpark数据帧：

df_spark = sqlContext.read.format('csv').options(header='true', inferSchema='true').load('crime.csv')
df_spark.select("CRIMEID").show(5)

Output:

+-------+
|CRIMEID|
+-------+
|1321797|
|   null|
|   null|
|1344185|
|   null|
+-------+

我也没有丢弃任何空行。有人可以解释为什么会这样吗？我真的很感激一些帮助。

Answer 1

以下是发生的事情：

• 当您在Pandas中读取csv时，会保留记录的顺序。并且由于pandas不是分布式的并且将所有内容保存在内存中，因此当您在pandas数据帧上调用“head”方法时，该顺序不会发生变化。因此，您获得的输出与pandas从csv读取时的顺序相同。
• 另一方面，Spark数据框在从有序文件（例如csv）读取时也会保留顺序，但是当你在Spark数据帧上调用像'show'这样的动作方法时，会发生改组，并且由于改组的性质您可能会看到返回的记录的随机顺序。

在像Spark这样的分布式框架中，数据被划分并分布在整个集群中，肯定会发生数据混乱。

总而言之，Spark并没有给你错误的值，只是它以随机顺序返回你的记录，这与你从熊猫中得到的不同。