Spark は、データを操作するための高速で強力なエンジンです。データ操作から機械学習まで、あらゆることを行うための豊富な API セットがあります。この投稿では、Spark の API を使用してさまざまなデータ ソースからデータを読み取る方法について説明します。
Spark ファイルを読み取るには、SparkContext.read メソッドを使用する必要があります。このメソッドは、ファイル パスを受け取り、DataFrame を返します。
Spark でテーブルを読み取る方法は?
table() メソッドはテーブルを Spark DataFrame に読み込み、spark table() メソッドはテーブルを Spark DataSet に読み込みます。この 2 つの方法は目的が異なり、使い方も異なります。
SparkContext.textFile() メソッドは、HDFS、ローカル ファイル システム (すべてのノードで利用可能)、または Hadoop がサポートする任意のファイル システム URI からテキスト ファイルを読み取り、それを文字列の RDD として返します。
JavaRDD.saveAsTextFile() メソッドを使用して、RDD をテキスト ファイルとして HDFS に保存できます。
Spark DataFrame でデータを読み取る方法
この例では、従業員レコードを含む JSON ファイルを使用します。最初のステップは、JSON ドキュメントを読み込むことです。次に、printSchema メソッドを使用して、DataFrame 内のデータを表示できます。最後に、select メソッドを使用して age 列をフィルタリングできます。
Spark SQL は、spark read() csv(“file_name”) を提供して、ファイルまたはファイルのディレクトリを CSV 形式で Spark DataFrame に読み込みます。 CSV ファイルは、データベース テーブルなどの表形式のデータを格納するために一般的に使用され、任意のテキスト エディターで開くことができます。ただし、JSON などの他の形式ほど読み書きが簡単ではありません。 CSV ファイルを Spark DataFrame に読み込むには、spark-csv ライブラリを使用できます。このライブラリは、Python と Scala の両方で利用できます。
テーブルからデータを読み取るにはどうすればよいですか?
表は、左から右または上から下に読むことができます。行を横切って表を読む場合、情報は左から右に読みます。猫と犬の表では、黒い動物の数は 2 + 2 = 4 です。これらは、「Black」という単語のすぐ右の行の数字であることがわかります。
Pyspark で Hive データベースからデータのテーブルを読み取るには、次の手順が必要です。
1. モジュールをインポートする
2.Spark セッションを作成する
3. データベースを確認する
4. テーブルを確認する
5. テーブルから行をフェッチする
6. テーブルのスキーマを出力する
結論：
上記の手順に従うと、Pyspark の Hive データベースからデータのテーブルを読み取ることができます。
RDD でデータを読み取る方法は?
pyspark RDD を使用してデータを分析する方法を学びます。 Pyspark は、データ分析のための高速で強力なツールです。組み込みのアルゴリズムと関数のライブラリを使用して、pyspark を使用すると、データ分析をすばやく簡単に行うことができます。
RDD は、Resilient Distributed Dataset の略です。 Spark の基本的なデータ構造です。これは、要素の不変の分散コレクションです。 RDD を最初から作成することも、既存の RDD を変換することによって作成することもできます。
RDD には 2 種類の操作があります。
1. 変換
2. アクション
変換により、既存の RDD から新しい RDD が作成されます。一般的な変換には、map()、filter()、groupByKey() などがあります。アクションは、RDD での計算後に値を返します。一般的なアクションには、reduce()、collect()、count() などがあります。
2 つの方法を使用して、RDD の内容を出力できます。
1. RDD collect() : このアクションは、ドライバー プログラムでデータセットのすべての要素を配列として返します。
2. RDD foreach() : このアクションは、関数を RDD の各要素に適用します。
ファイルからテキスト文字列を読み取る方法
File クラスの readString() メソッドは、指定されたファイルからコンテンツを読み取り、それを文字列として返すために使用されます。このメソッドは Java 11 で導入されたものであり、小さなファイルの読み取りにのみ使用することを意図していることに注意してください。大きなファイルの場合は、代わりに BufferedReader を使用することをお勧めします。
get_value() 関数は、行と列のラベルを使用して、データ フレーム内の単一の値を取得する簡単な方法です。これは、最初にデータ フレームをサブセット化することなく、データ フレームから特定の値を取得する必要がある場合に便利な関数です。
DataFrame をどのように読み取るのですか?
CSV ファイルはカンマ区切り値ファイルです。 CSV ファイルは、データベースやスプレッドシートなどの表形式のデータを保存するために使用されます。 CSV ファイルを編集するときは、ファイルの構造をそのまま維持することが重要です。 CSV を DataFrame に読み込みます: import pandas as pd
df = pd.read_csv(‘データ.csv’)
to_string() メソッドを使用せずに DataFrame を出力します。
パンダを pd としてインポート
df.head()
返される最大行数を確認します。
パンダを pd としてインポート
pd.set_option(‘display.max_rows’, 10)
df
行の最大数を増やして DataFrame 全体を表示します。
パンダを pd としてインポート
pd.set_option(‘display.max_rows’, なし)
df
df[‘col_name’] values[] を使用して 1×1 DataFrame を NumPy 配列として取得し、その配列の最初で唯一の値にアクセスしてセル値を取得できます。たとえば、df[“Duration”].< h3> Spark で JSON ファイルを読み取る方法
Spark SQL は、JSON データセットのスキーマを自動的に推測し、それを Dataset
SparkSession を使用して、read() 関数を使用し、CSV 形式を指定して、この CSV ファイルを読み取ることができます。これにより、Dataset
Excel で Spark データを読み取るにはどうすればよいですか?
次のコードを使用して、pyspark を使用して Excel ファイルを読み取ることができます。
df2 = spark.read.format(“com.crealytics.spark.excel”).option(“header”, “true”).option(“inferSchema”, “true”).load(“dbfs:/FileStore/shared_uploads /abc@gmailcom/book.xlsx”)
ディスプレイ(df2)
SELECT ステートメントは、データベース テーブルからデータをクエリするために使用されます。 SELECT ステートメントの構文は次のとおりです。
SELECT column1, column2 FROM table1, table2 WHERE column2=’値’;
SELECT ステートメントは、条件を指定する句 ( FROM や WHERE など) に従って、データベース テーブルからレコードを取得します。
テーブルからデータを抽出する方法
スクリーンショットでわかるように、[テーブル ツール] > [デザイン] リボンで [範囲に変換] オプションを使用できるようになりました。テーブル内の任意の場所をクリックして、リボンの [テーブル ツール] > [デザイン] に移動するだけです。 [ツール] グループで、[範囲に変換] をクリックします。テーブルを右クリックし、ショートカット メニューで [テーブル] > [範囲に変換] をクリックします。注: テーブルを範囲に戻すと、テーブルの機能は使用できなくなります。
これにより、テーブルを文書内のテキストに変換できます。テキストに変換する行またはテーブルを選択し、[レイアウト] タブの [データ] セクションで、[テキストに変換] をクリックします。 [テキストに変換] ボックスの [テキストの区切り] で、列の境界の代わりに使用する区切り文字をクリックします。 [OK] をクリックします。
PySpark の学習は難しいですか
はい。Python、SQL、Apache Spark の基本的な知識があれば、PySpark を習得するのは難しくありません。
ほとんどのデータベースには、スキーマの概念があります。スキーマは基本的に、単一のユーザーが所有するデータベース オブジェクト (テーブル、ビューなど) のコレクションです。スキーマには、他のスキーマ (サブスキーマ) を含めることもできます。最も重要なことは、データベース内のデータへのアクセスを制御するためにスキーマが使用されることです。
スキーマは、データベース内のデータを表示するレンズのようなものです。データベースにクエリを実行するときは、スキーマを介してデータをクエリしています。スキーマは、利用可能なデータとそのアクセス方法を定義します。
場合によっては、特定のデータへのアクセスを制限したい場合があります。たとえば、特定のユーザーのみに機密データの表示を許可したい場合があります。この場合、利用可能にしたいデータのみを含む特別なスキーマを作成できます。
同様に、大規模なデータベースから選択されたデータのみを含むスキーマを作成したい場合があります。これは、データの特定の部分に注目したい場合や、パフォーマンス上の理由からデータベースの小さなコピーを作成したい場合に役立ちます。
スキーマは、データベース セキュリティの重要な部分です。スキーマへのアクセスを制御することで、データへのアクセスを制御できます。
PySpark で JSON ファイルを読み取る方法
JSON は、データを保存および転送するための形式です。
スサシとは、スパークサウンドショウの略称です✏️ https://t.co/VdMWT4WZkt
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Spark には、JSON ファイルからデータを読み取るための組み込み関数 read json があります。
JSON ファイルに複数の行がある場合、multiline_dataframe 値は true に設定されます。デフォルトでは、複数行の値は false に設定されています。
JSON ファイルの Spark RDD は、SparkSession.getDataFrameReader() を使用して作成できます。 DataFrameReader.json(String jsonFilePath) メソッドを使用して、JSON の内容を Dataset
最終語
に変換できます。
Spark は、HDFS、S3、ローカル ファイルなど、さまざまなソースからデータを読み取ることができます。 HDFS からデータを読み取るには、spark-shell または spark-submit スクリプトを使用して、HDFS パスを指定できます。 S3 の思いやりは、Cloudera などのサードパーティの Hadoop ディストリビューションを通じて利用できます。ローカル ファイルからデータを読み取るには、spark-shell または spark-submit スクリプトを使用してローカル パスを指定します。
結論として、”Spark How to Read” は、リーディング スキルを向上させたい人にとって優れたリソースです。誰もがより良い読者になるのに役立つ実用的なアドバイスとヒントを提供します。