以下是使用Apache Scala/Python Spark 2.4.4对数据按年份范围进行分组以生成/分析新特征的解决方法的代码示例:
Scala示例:
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions.{col, udf}
object Main {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 创建SparkSession
val spark = SparkSession.builder()
.appName("SparkGroupByYear")
.master("local[*]")
.getOrCreate()
// 导入隐式转换
import spark.implicits._
// 读取数据文件并创建DataFrame
val data = spark.read
.option("header", "true")
.option("inferSchema", "true")
.csv("path/to/data.csv")
// 创建UDF以从日期中提取年份
val extractYear = udf((date: String) => date.split("-").head.toInt)
// 添加新的年份列
val dataWithYear = data.withColumn("Year", extractYear(col("date")))
// 定义年份范围
val startYear = 2010
val endYear = 2020
// 按年份范围分组并计算每个年份的特征
val groupedData = dataWithYear.filter(col("Year").between(startYear, endYear))
.groupBy("Year")
.agg(
// 添加其他聚合函数以计算特征
sum("value").alias("TotalValue")
)
// 打印结果
groupedData.show()
// 停止SparkSession
spark.stop()
}
}
Python示例:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, udf
from pyspark.sql.types import IntegerType
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("SparkGroupByYear") \
.master("local[*]") \
.getOrCreate()
# 读取数据文件并创建DataFrame
data = spark.read \
.option("header", "true") \
.option("inferSchema", "true") \
.csv("path/to/data.csv")
# 创建UDF以从日期中提取年份
extract_year = udf(lambda date: int(date.split("-")[0]), IntegerType())
# 添加新的年份列
data_with_year = data.withColumn("Year", extract_year(col("date")))
# 定义年份范围
start_year = 2010
end_year = 2020
# 按年份范围分组并计算每个年份的特征
grouped_data = data_with_year.filter(col("Year").between(start_year, end_year)) \
.groupBy("Year") \
.agg(
# 添加其他聚合函数以计算特征
sum("value").alias("TotalValue")
)
# 打印结果
grouped_data.show()
# 停止SparkSession
spark.stop()
请注意,示例中的"data.csv"是指包含数据的CSV文件的路径,您需要将其替换为实际文件的路径。此外,您还可以根据需要添加其他聚合函数以计算不同的特征。
上一篇:Apache Samza立即将表格刷新更新到更改日志。
下一篇:Apache seg fault. krb5int_key_delete断言destructors_set[keynum] == 1失败。