乐工具技术知识在Python中使用Apache Spark进行数据分析时，主要使用PySpark库。以下是一些常用的PySpark语法：
- 导入库和创建SparkSession：
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("Python Spark Data Analysis") \
.getOrCreate()
- 读取数据源（如CSV、JSON、Parquet等）：
# 从CSV文件中读取数据
df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)
# 从JSON文件中读取数据
df = spark.read.json("data.json")
# 从Parquet文件中读取数据
df = spark.read.parquet("data.parquet")
- 显示数据：
df.show()
- 选择、过滤和排序数据：
# 选择特定列 selected_columns = df[["column1", "column2"]] # 过滤条件 filtered_df = df.filter(df["column1"] > 100) # 排序 sorted_df = df.sort(df["column1"].desc())
- 分组和聚合数据：
# 分组
grouped_df = df.groupBy("column1")
# 聚合函数
aggregated_df = grouped_df.agg({"column2": "sum", "column3": "mean"})
- 连接数据：
# 连接两个DataFrame joined_df = df1.join(df2, on="common_column")
- 缓存和持久化数据：
# 缓存DataFrame df.cache() # 持久化DataFrame df.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)
- 停止SparkSession：
spark.stop()
这些只是PySpark中的一些基本语法，实际的数据分析过程可能涉及更多的操作和技巧。建议查阅官方文档以获取更详细的信息和示例。
