嗨@Ibrahima秋天,要解決許多警告信息在你的代碼中,棄用功能可能會被刪除在未來的更新庫,使您的代碼。
在這種情況下,你是使用GroupedData警告。主函數在三角洲湖。
為了解決棄用警告,您可以直接使用主函數DataFrame。這是一個如何使用它的例子:
假設您有一個DataFrame df列“類別”、“類型”和“價值”。你想主DataFrame基於“類型”列和“價值”列求和。
而不是使用GroupedData。主是這樣的:
結果= df.groupBy(“類別”).pivot .sum(“類型”)(“價值”)
你可以直接使用主函數DataFrame:
結果= df.groupBy(“類別”)。主(“類型”,distinct_types) .sum(“價值”)
在上麵的例子中,distinct_types是不同值的列表中“類型”列。您可以獲得這個列表使用不同和收集方法:
distinct_types = df.select(“類型”).distinct .rdd ()。flatMap(λx: x) .collect ()
收集函數通常是安全的,但是它可能導致問題如果使用大型DataFrame。收集函數從DataFrame中檢索所有數據並將其存儲在司機的記憶。如果DataFrame過大,可能導致司機耗盡內存和應用程序崩潰。
如果你隻需要DataFrame的一個子集,考慮使用或頭函數代替
收集。這些函數允許您指定要檢索的行數,避免潛在的內存問題:
#檢索的第十行= df.take DataFrame子集(10)
總之,最好是解決許多警告信息,確保您的代碼繼續與未來合作庫的更新。此外,使用收集時小心謹慎
函數在大DataFrames避免潛在的內存問題。
嗨@Ibrahima秋天,我理解你的擔憂不以為然的收集在δ函數表。為了解決這個問題,您可以使用替代方法來實現相同的功能。
一種方法是利用toPandas()函數來轉換你DataFrame熊貓DataFrame。通過這種方式,您可以收集本地不使用收集的數據()函數。
例如:-
熊貓作為pd導入#假設您有一個名為“df”的DataFrame pandas_df = df.toPandas() #使用熊貓DataFrame執行操作
然而,至關重要的是要注意,使用toPandas()可能會導致內存問題如果使用大型DataFrames。整個DataFrame將加載到司機節點的內存。
假設你隻需要一小部分數據。在這種情況下,您可以考慮使用()或()函數來檢索一個特定的行數從DataFrame,避免潛在的內存問題:
#檢索的第十行= df.take DataFrame子集(10)
如果你需要使用更大的DataFrames,你可以執行你的操作和轉換使用火花,然後將數據保存到三角洲表或另一個輸出格式像CSV或拚花。通過這種方式,您可以避免在司機需要收集的數據在本地節點,讓你處理更加可伸縮的和有效的。