PySpark에서 첫 번째 데이터 프레임을 만듭니다

Pyspark에서 첫 번째 데이터 프레임 생성

Spark의 핵심 데이터 구조 인 Pyspark에서 데이터 프레임 생성은 모든 데이터 처리 작업의 기본 단계입니다. 데이터 소스에 따라이를 달성하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 가장 간단하고 가장 일반적인 접근법은

메소드를 사용하는 것입니다.이 방법은 나중에 자세히 살펴볼 것입니다. 그러나 세부 사항으로 뛰어 들기 전에 스파크 환경을 설정해 봅시다. PySpark를 설치해야합니다. 그렇지 않은 경우 를 사용하여 설치할 수 있습니다. 그런 다음 스파크 기능의 진입 점 인 Sparksession을 초기화해야합니다. 이것은 일반적으로 다음과 같이 수행됩니다. spark.read.csv() 이것은 라는 스파크 세션 객체를 만듭니다. 우리는 예제 에서이 객체를 사용합니다. pip install pyspark 사용을 완료하면 세션을 중지해야합니다. 이제 첫 번째 데이터 프레임을 만들 준비가되었습니다.

PySpark

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("DataFrameCreation").getOrCreate()

의 CSV 파일에서 데이터 프레임을 작성하는 것은 CSV 파일에서 데이터를 읽는 것이 PySpark에서 데이터 프레임을 만드는 일반적인 방법입니다. 기능은 다양한 CSV 특성을 처리하는 데 유연성을 제공합니다. 다음 구조가있는 작업 디렉토리에 라는 CSV 파일이 있다고 가정 해 봅시다.

이 CSV 파일에서 데이터 프레임을 만들 수있는 방법은 다음과 같습니다. spark spark.stop()

첫 번째 행에 열 헤더가 포함되어 있고 는 각 열의 데이터 유형을 자동으로 추론하도록 지시합니다. 이러한 옵션이 지정되지 않은 경우 Spark는 첫 번째 행이 데이터라고 가정하고 모든 열에 기본 데이터 유형 (일반적으로 문자열)을 할당합니다. 복잡하거나 큰 데이터 세트에 특히 도움이되는 더 많은 컨트롤을 위해

객체를 사용하여 스키마를 명시 적으로 정의 할 수 있습니다.

Pyspark

spark.read.csv()에서 Dataframe을 작성하는 다양한 방법 data.csv

CSV 파일에서 읽는 것 외에도 Pyspark는 Dataframe Creation에 대한 여러 길을 제공합니다.목록 또는 튜플 목록에서

:
• Python 목록이나 튜플에서 데이터 프레임을 직접 만들 수 있습니다. 각 내부 목록/튜플은 행을 나타내고 첫 번째 내부 목록/튜플은 열 이름을 정의합니다.

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("DataFrameCreation").getOrCreate()

이미 팬더와 함께 일하고 있다면 Pandas 데이터 프레임을 파이스 파크로 원활하게 변환 할 수 있습니다. dataframe.

Name,Age,City
Alice,25,New York
Bob,30,London
Charlie,28,Paris

• JSON 파일에서 CSV와 유사하게 를 사용하여 JSON 파일의 데이터를 읽을 수 있습니다. 이는 반 구조화 된 데이터에 특히 유용합니다. 파라켓 파일에서 : 파크는 Spark에 최적화 된 원주식 저장 형식입니다. 마루 파일에서 읽는 것은 종종 CSV보다 훨씬 빠릅니다. 이를 위해 를 사용하십시오. 다른 데이터 소스에서 spark.read.json()> Spark는 데이터베이스 (JDBC/ODBC를 통해), Avro, ORC 등을 포함한 광범위한 데이터 소스를 지원합니다.
객체는 이러한 소스에 액세스 할 수있는 방법을 제공합니다.
• Pyspark에서 데이터 프레임을 생성 할 때 피하기위한 일반적인 함정은 데이터 프레임을 생성 할 때 발생할 수 있습니다. spark.read.parquet() 스키마 interal insections :
데이터 타입의 영역을 유추 할 수 있습니다. 스키마를 명시 적으로 정의하는 것은 특히 다양한 데이터 유형을 가진 대형 데이터 세트의 경우 종종 더 안전합니다.
• 큰 파일 : 매우 큰 파일을 데이터 프레임으로 직접 읽으면 드라이버 노드의 메모리를 압도 할 수 있습니다. 파일 당 읽는 레코드 수를 제한하기 위해 데이터를 분할하거나 다른 기술을 사용하는 것을 고려하십시오. 잘못된 헤더 처리 : 헤더를 읽는 CSV 파일을 읽는 것을 지정하는 것을 잊어 버리십시오. 데이터 유형 내에서 데이터 형식이 불일치 할 수 있습니다. 처리. 데이터 정리 및 전처리는이 문제를 해결하기위한 데이터 프레임을 작성하기 전에 중요합니다. spark.read 메모리 관리 : PySpark의 분산 특성은 메모리 문제를 숨길 수 있습니다. 메모리 외의 오류를 방지하기 위해 특히 데이터 프레임 생성 중에 메모리 사용을 면밀히 모니터링하십시오.
정확하고 효율적인 데이터 처리를 보장하기 위해 데이터 프레임을 작성하기 전에 항상 데이터를 정리하고 검증해야합니다. 데이터 소스 및 크기를 기반으로 데이터 프레임 생성에 적합한 방법을 선택하는 것은 성능을 최적화하는 데 중요합니다.

위 내용은 PySpark에서 첫 번째 데이터 프레임을 만듭니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!