乐工具技术知识在 Apache Spark 中，函数（functions）是一个用于处理数据并返回新数据的操作。要使用 Spark 函数，您需要首先创建一个函数，然后将其应用于 DataFrame 或 Dataset。以下是如何在 PySpark 中使用函数的步骤：
- 导入所需的库：
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col, lit, sum
- 创建一个 SparkSession：
spark = SparkSession.builder \
.appName("Spark Functions Example") \
.getOrCreate()
- 创建一个 DataFrame 示例：
data = https://www.yisu.com/ask/[("Alice", 34), ("Bob", 45), ("Cathy", 29), ("David", 31)]
columns = ["Name", "Age"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)
df.show()
- 创建一个函数：
def double_age(age):
return age * 2
- 使用
withColumn方法将函数应用于 DataFrame：
df_doubled_age = df.withColumn("DoubledAge", double_age(col("Age")))
df_doubled_age.show()
- 使用
select方法选择原始列和转换后的列：
result = df_doubled_age.select("Name", "Age", "DoubledAge")
result.show()
- 关闭 SparkSession：
spark.stop()
这将输出以下内容：
+-----+---+--------+ | Name|Age|DoubledAge| +-----+---+--------+ |Alice| 34| 68| | Bob| 45| 90| |Cathy| 29| 58| |David| 31| 62| +-----+---+--------+ +-----+---+--------+ | Name|Age|DoubledAge| +-----+---+--------+ |Alice| 34| 68| | Bob| 45| 90| |Cathy| 29| 58| |David| 31| 62| +-----+---+--------+
这就是在 PySpark 中使用 Spark 函数的方法。您可以根据需要创建和使用其他类型的函数。
