教程：使用 Apache Spark 数据帧加载和转换数据

项目
11/18/2024

本教程介绍如何在 Azure Databricks 中使用 Apache Spark Python (PySpark) 数据帧 API、Apache Spark Scala 数据帧 API 和 SparkR SparkDataFrame API 加载和转换数据。

本教程结束时，你可了解数据帧是什么并熟悉以下任务：

Python

定义变量并将公共数据复制到 Unity Catalog 卷
使用 Python 创建数据帧
将数据从 CSV 文件加载到数据帧
查看数据帧并与之交互
保存数据帧
在 PySpark 中运行 SQL 查询

另请参阅 Apache Spark PySpark API 参考。

另请参阅 Apache Spark Scala API 参考。

R

定义变量并将公共数据复制到 Unity Catalog 卷
创建 SparkR SparkDataFrame
将数据从 CSV 文件加载到数据帧
查看数据帧并与之交互
保存数据帧
在 SparkR 中运行 SQL 查询

另请参阅 Apache SparkR API 参考。

什么是数据帧？

数据帧是一种有标签的二维数据结构，其中的列可能会有不同的类型。可将数据帧视为电子表格、SQL 表或序列对象的字典。 Apache Spark 数据帧提供了一组丰富的函数（选择列、筛选、联接、聚合），让你可以有效地解决常见的数据分析问题。

Apache Spark 数据帧是基于弹性分布式数据集 (RDD) 的抽象。 Spark 数据帧和 Spark SQL 使用统一的规划和优化引擎，使你能够在 Azure Databricks 上的所有受支持的语言（Python、SQL、Scala 和 R）中获得几乎相同的性能。

要求

若要完成以下教程，必须满足以下要求：

若要使用本教程中的示例，必须已为工作区启用 Unity 目录。
本教程中的示例使用 Unity Catalog 卷来存储示例数据。若要使用这些示例，请创建一个卷，并使用该卷的目录、架构和卷名称来设置示例使用的卷路径。
必须在 Unity 目录中具有以下权限：
- READ VOLUME 和 WRITE VOLUME 或 ALL PRIVILEGES 表示本教程使用的卷。
- USE SCHEMA 或 ALL PRIVILEGES 表示本教程使用的架构。
- USE CATALOG 或 ALL PRIVILEGES 表示本教程使用的目录。
若要设置这些权限，请联系 Databricks 管理员或参阅 Unity Catalog 特权和安全对象。

提示

有关本文的完整笔记本，请参阅数据帧教程笔记本。

步骤 1：定义变量并加载 CSV 文件

此步骤定义要在本教程中使用的变量，然后将包含婴儿姓名数据的 CSV 文件从 health.data.ny.gov 加载到 Unity Catalog 卷。

单击图标打开新笔记本。若要了解如何在 Azure Databricks 笔记本中导航，请参阅 Databricks 笔记本界面和控件。

将以下代码复制并粘贴到新的空笔记本单元格中：将 <catalog-name>、<schema-name> 和 <volume-name> 替换为 Unity 目录卷的目录、架构和卷名称。请将 <table_name> 替换为你选择的表名称。本教程稍后会将婴儿姓名数据加载到此表中。

Python

catalog = "<catalog_name>"
schema = "<schema_name>"
volume = "<volume_name>"
download_url = "https://health.data.ny.gov/api/views/jxy9-yhdk/rows.csv"
file_name = "rows.csv"
table_name = "<table_name>"
path_volume = "/Volumes/" + catalog + "/" + schema + "/" + volume
path_table = catalog + "." + schema
print(path_table) # Show the complete path
print(path_volume) # Show the complete path

Scala

val catalog = "<catalog_name>"
val schema = "<schema_name>"
val volume = "<volume_name>"
val downloadUrl = "https://health.data.ny.gov/api/views/jxy9-yhdk/rows.csv"
val fileName = "rows.csv"
val tableName = "<table_name>"
val pathVolume = s"/Volumes/$catalog/$schema/$volume"
val pathTable = s"$catalog.$schema"
print(pathVolume) // Show the complete path
print(pathTable) // Show the complete path

R

catalog <- "<catalog_name>"
schema <- "<schema_name>"
volume <- "<volume_name>"
download_url <- "https://health.data.ny.gov/api/views/jxy9-yhdk/rows.csv"
file_name <- "rows.csv"
table_name <- "<table_name>"
path_volume <- paste("/Volumes/", catalog, "/", schema, "/", volume, sep = "")
path_table <- paste(catalog, ".", schema, sep = "")
print(path_volume) # Show the complete path
print(path_table) # Show the complete path

按 Shift+Enter 以运行单元格并创建新的空白单元格。

将以下代码复制并粘贴到新的空笔记本单元格中：此代码使用 Databricks dbutuils 命令将 rows.csv 文件从 health.data.ny.gov 复制到 Unity Catalog 卷。

Python

dbutils.fs.cp(f"{download_url}", f"{path_volume}/{file_name}")

Scala

dbutils.fs.cp(downloadUrl, s"$pathVolume/$fileName")

R

dbutils.fs.cp(download_url, paste(path_volume, "/", file_name, sep = ""))

按 Shift+Enter 以运行单元格，然后移动到下一个单元格。

步骤 2：创建数据帧

此步骤使用测试数据创建名为 df1 的数据帧，然后显示其内容。

将以下代码复制并粘贴到新的空笔记本单元格中：此代码使用测试数据创建数据帧，然后显示数据帧的内容和架构。

Python

data = [[2021, "test", "Albany", "M", 42]]
columns = ["Year", "First_Name", "County", "Sex", "Count"]

df1 = spark.createDataFrame(data, schema="Year int, First_Name STRING, County STRING, Sex STRING, Count int")
display(df1) # The display() method is specific to Databricks notebooks and provides a richer visualization.
# df1.show() The show() method is a part of the Apache Spark DataFrame API and provides basic visualization.

Scala

val data = Seq((2021, "test", "Albany", "M", 42))
val columns = Seq("Year", "First_Name", "County", "Sex", "Count")

val df1 = data.toDF(columns: _*)
display(df1) // The display() method is specific to Databricks notebooks and provides a richer visualization.
// df1.show() The show() method is a part of the Apache Spark DataFrame API and provides basic visualization.

R

# Load the SparkR package that is already preinstalled on the cluster.
library(SparkR)

data <- data.frame(
  Year = as.integer(c(2021)),
  First_Name = c("test"),
  County = c("Albany"),
  Sex = c("M"),
  Count = as.integer(c(42))
)

df1 <- createDataFrame(data)
display(df1) # The display() method is specific to Databricks notebooks and provides a richer visualization.
# head(df1) The head() method is a part of the Apache SparkR DataFrame API and provides basic visualization.

按 Shift+Enter 以运行单元格，然后移动到下一个单元格。

步骤 3：将数据从 CSV 文件加载到数据帧

此步骤从之前加载到 Unity Catalog 卷的 CSV 文件中创建名为 df_csv 的数据帧。请参阅 spark.read.csv。

将以下代码复制并粘贴到新的空笔记本单元格中：此代码将婴儿姓名数据从 CSV 文件加载到数据帧 df_csv，然后显示该数据帧的内容。

Python

df_csv = spark.read.csv(f"{path_volume}/{file_name}",
    header=True,
    inferSchema=True,
    sep=",")
display(df_csv)

Scala

val dfCsv = spark.read
    .option("header", "true")
    .option("inferSchema", "true")
    .option("delimiter", ",")
    .csv(s"$pathVolume/$fileName")

display(dfCsv)

R

df_csv <- read.df(paste(path_volume, "/", file_name, sep=""),
    source="csv",
    header = TRUE,
    inferSchema = TRUE,
    delimiter = ",")

display(df_csv)

按 Shift+Enter 以运行单元格，然后移动到下一个单元格。

可以从许多受支持的文件格式加载数据。

步骤 4：查看数据帧并与之交互

使用以下方法查看婴儿姓名数据帧并与之交互。

打印数据帧架构

了解如何显示 Apache Spark 数据帧的架构。 Apache Spark 使用术语“架构”来指代数据帧中列的名称和数据类型。

注意

Azure Databricks 也使用术语“架构”来描述注册到目录的表集合。

将以下代码复制并粘贴到空的笔记本单元格中。此代码使用 .printSchema() 方法显示数据帧的架构，以便查看两个数据帧的架构 - 准备合并这两个数据帧。

Python
```
df_csv.printSchema()
df1.printSchema()
```
Scala
```
dfCsv.printSchema()
df1.printSchema()
```
R
```
printSchema(df_csv)
printSchema(df1)
```
按 Shift+Enter 以运行单元格，然后移动到下一个单元格。

重命名数据帧中的列

了解如何重命名数据帧中的列。

将以下代码复制并粘贴到空的笔记本单元格中。此代码用于重命名 df1_csv 数据帧中的列，以匹配 df1 数据帧中的相应列。此代码使用 Apache Spark withColumnRenamed() 方法。

Python

df_csv = df_csv.withColumnRenamed("First Name", "First_Name")
df_csv.printSchema

Scala

val dfCsvRenamed = dfCsv.withColumnRenamed("First Name", "First_Name")
// when modifying a DataFrame in Scala, you must assign it to a new variable
dfCsvRenamed.printSchema()

R

df_csv <- withColumnRenamed(df_csv, "First Name", "First_Name")
printSchema(df_csv)

按 Shift+Enter 以运行单元格，然后移动到下一个单元格。

合并数据帧

了解如何创建一个新的数据帧，用于将某个数据帧的行添加到另一个数据帧。

将以下代码复制并粘贴到空的笔记本单元格中。此代码使用 Apache Spark union() 方法将第一个数据帧 df 的内容与数据帧 df_csv 合并，后者包含从 CSV 文件加载的婴儿姓名数据。

Python
```
df = df1.union(df_csv)
display(df)
```
Scala
```
val df = df1.union(dfCsvRenamed)
display(df)
```
R
```
display(df <- union(df1, df_csv))
```
按 Shift+Enter 以运行单元格，然后移动到下一个单元格。

筛选数据帧中的行

使用 Apache Spark .filter() 或 .where() 方法筛选行，发现数据集中最受欢迎的婴儿姓名。使用筛选来选择要在数据帧中返回或修改的行子集。性能或语法没有差别，如以下示例中所示。

使用 .filter() 方法

将以下代码复制并粘贴到空的笔记本单元格中。此代码使用 Apache Spark .filter() 方法显示数据帧中计数超过 50 的行。

Python
```
display(df.filter(df["Count"] > 50))
```
Scala
```
display(df.filter(df("Count") > 50))
```
R
```
display(filteredDF <- filter(df, df$Count > 50))
```
按 Shift+Enter 以运行单元格，然后移动到下一个单元格。

使用 .where() 方法

将以下代码复制并粘贴到空的笔记本单元格中。此代码使用 Apache Spark .where() 方法显示数据帧中计数超过 50 的行。

Python
```
display(df.where(df["Count"] > 50))
```
Scala
```
display(df.where(df("Count") > 50))
```
R
```
display(filtered_df <- where(df, df$Count > 50))
```
按 Shift+Enter 以运行单元格，然后移动到下一个单元格。

从数据帧中选择列并按频率排序

使用 select() 方法了解婴儿姓名的使用频率，以指定要返回的数据帧中的列。使用 Apache Spark orderby 和 desc 函数对结果进行排序。

Apache Spark 的 pyspark.sql 模块为 SQL 函数提供支持。在这些函数中，本教程中使用的函数包括 Apache Spark orderBy()、desc() 和 expr() 函数。可以根据需要将它们导入会话来使用这些函数。

将以下代码复制并粘贴到空的笔记本单元格中。此代码用于导入 desc() 函数，然后使用 Apache Spark select() 方法以及 Apache Spark orderBy() 和 desc() 函数按降序显示最常用的姓名及其计数。

Python

from pyspark.sql.functions import desc
display(df.select("First_Name", "Count").orderBy(desc("Count")))

Scala

import org.apache.spark.sql.functions.desc
display(df.select("First_Name", "Count").orderBy(desc("Count")))

R

display(arrange(select(df, df$First_Name, df$Count), desc(df$Count)))

按 Shift+Enter 以运行单元格，然后移动到下一个单元格。

创建子集数据帧

了解如何从现有数据帧创建子集数据帧。

将以下代码复制并粘贴到空的笔记本单元格中。此代码使用 Apache Spark filter 方法创建新的数据帧，以按年份、计数和性别限制数据。它使用 Apache Spark select() 方法来限制列。它还使用 Apache Spark orderBy() 和 desc() 函数按计数对新的数据帧进行排序。

Python

subsetDF = df.filter((df["Year"] == 2009) & (df["Count"] > 100) & (df["Sex"] == "F")).select("First_Name", "County", "Count").orderBy(desc("Count"))
display(subsetDF)

Scala

val subsetDF = df.filter((df("Year") === 2009) && (df("Count") > 100) && (df("Sex") === "F")).select("First_Name", "County", "Count").orderBy(desc("Count"))

display(subsetDF)

R

subsetDF <- select(filter(df, (df$Count > 100) & (df$year == 2009) & df["Sex"] == "F")), "First_Name", "County", "Count")
display(subsetDF)

按 Shift+Enter 以运行单元格，然后移动到下一个单元格。

步骤 5：保存数据帧

了解如何保存数据帧。可以将数据帧保存到表，或者将数据帧写入一个或多个文件。

将数据帧保存到表

默认情况下，Azure Databricks 对所有表使用 Delta Lake 格式。若要保存数据帧，必须拥有目录和架构上的 CREATE 表权限。

将以下代码复制并粘贴到空的笔记本单元格中。此代码使用在本教程开始时定义的变量将数据帧的内容保存到表中。

Python

df.write.mode("overwrite").saveAsTable(f"{path_table}.{table_name}")

Scala

df.write.mode("overwrite").saveAsTable(s"$pathTable" + "." + s"$tableName")

R

saveAsTable(df, paste(path_table, ".", table_name), mode = "overwrite")

按 Shift+Enter 以运行单元格，然后移动到下一个单元格。

大多数 Apache Spark 应用程序都以分布式方式处理大型数据集。 Apache Spark 会写出文件目录，而不是单个文件。 Delta Lake 会拆分 Parquet 文件夹和文件。许多数据系统都可以读取这些目录的文件。 Azure Databricks 建议为大多数应用程序使用表而不是文件路径。

将数据帧保存到 JSON 文件

将以下代码复制并粘贴到空的笔记本单元格中。此代码用于将数据帧保存到 JSON 文件的目录中。

Python

df.write.format("json").mode("overwrite").save("/tmp/json_data")

Scala

df.write.format("json").mode("overwrite").save("/tmp/json_data")

R

write.df(df, path = "/tmp/json_data", source = "json", mode = "overwrite")

按 Shift+Enter 以运行单元格，然后移动到下一个单元格。

从 JSON 文件读取数据帧

了解如何使用 Apache Spark spark.read.format() 方法将 JSON 数据从目录读取到数据帧中。

将以下代码复制并粘贴到空的笔记本单元格中。此代码显示在上一示例中保存的 JSON 文件。

Python

display(spark.read.format("json").json("/tmp/json_data"))

Scala

display(spark.read.format("json").json("/tmp/json_data"))

R

display(read.json("/tmp/json_data"))

按 Shift+Enter 以运行单元格，然后移动到下一个单元格。

其他任务：在 PySpark、Scala 和 R 中运行 SQL 查询

Apache Spark 数据帧提供以下选项，用于将 SQL 与 PySpark、Scala 和 R 合并在一起。可以在为本教程创建的同一笔记本中运行以下代码。

将列指定为 SQL 查询

了解如何使用 Apache Spark selectExpr() 方法。这是 select() 方法的变体，它用于接受 SQL 表达式并返回更新的数据帧。此方法允许使用 SQL 表达式，例如 upper。

将以下代码复制并粘贴到空的笔记本单元格中。此代码使用 Apache Spark selectExpr() 方法和 SQL upper 表达式将字符串列转换为大写（并重命名列）。

Python

display(df.selectExpr("Count", "upper(County) as big_name"))

Scala

display(df.selectExpr("Count", "upper(County) as big_name"))

R

display(df_selected <- selectExpr(df, "Count", "upper(County) as big_name"))

按 Shift+Enter 以运行单元格，然后移动到下一个单元格。

使用 `expr()` 对列使用 SQL 语法

了解如何导入并使用 Apache Spark expr() 函数，以在指定列的任何位置使用 SQL 语法。

将以下代码复制并粘贴到空的笔记本单元格中。此代码用于导入 expr() 函数，然后使用 Apache Spark expr() 函数和 SQL lower 表达式将字符串列转换为小写（并重命名列）。

Python

from pyspark.sql.functions import expr
display(df.select("Count", expr("lower(County) as little_name")))

Scala

import org.apache.spark.sql.functions.{col, expr}
// Scala requires us to import the col() function as well as the expr() function

display(df.select(col("Count"), expr("lower(County) as little_name")))

R

display(df_selected <- selectExpr(df, "Count", "lower(County) as little_name"))
# expr() function is not supported in R, selectExpr in SparkR replicates this functionality

按 Shift+Enter 以运行单元格，然后移动到下一个单元格。

使用 spark.sql() 函数运行任意 SQL 查询

了解如何使用 Apache Spark spark.sql() 函数运行任意 SQL 查询。

将以下代码复制并粘贴到空的笔记本单元格中。此代码使用 Apache Spark spark.sql() 函数通过 SQL 语法来查询 SQL 表。

Python

display(spark.sql(f"SELECT * FROM {path_table}.{table_name}"))

Scala

display(spark.sql(s"SELECT * FROM $pathTable.$tableName"))

R

display(sql(paste("SELECT * FROM", path_table, ".", table_name)))

通过

教程：使用 Apache Spark 数据帧加载和转换数据

Python

Scala

R

什么是数据帧？

要求

步骤 1：定义变量并加载 CSV 文件

Python

Scala

R

Python

Scala

R

步骤 2：创建数据帧

Python

Scala

R

步骤 3：将数据从 CSV 文件加载到数据帧

Python

Scala

R

步骤 4：查看数据帧并与之交互

打印数据帧架构

Python

Scala

R

重命名数据帧中的列

Python

Scala

R

合并数据帧

Python

Scala

R

筛选数据帧中的行

使用 .filter() 方法

Python

Scala

R

使用 .where() 方法

Python

Scala

R

从数据帧中选择列并按频率排序

Python

Scala

R

创建子集数据帧

Python

Scala

R

步骤 5：保存数据帧

将数据帧保存到表

Python

Scala

R

将数据帧保存到 JSON 文件

Python

Scala

R

从 JSON 文件读取数据帧

Python

Scala

R

其他任务：在 PySpark、Scala 和 R 中运行 SQL 查询

将列指定为 SQL 查询

Python

Scala

R

使用 expr() 对列使用 SQL 语法

Python

Scala

R

使用 spark.sql() 函数运行任意 SQL 查询

Python

Scala

R

数据帧教程笔记本

Python

使用 `expr()` 对列使用 SQL 语法