Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Spark Realtime Scenario Based question: How to deal with Maptype Column

  • DataDnyan
  • 2023-07-07
  • 377
Spark Realtime Scenario Based question: How to deal with Maptype Column
sparkapache spark scenario based questionsmaptype column in sparkfunctions to manipulate columns in spark data framespyspark realtime scenariospyspark real time scenarioscreate dataframe with map type columncreate dataframe with array type columnpyspark maptype columnjson string convert to map type in sparkarraytype column in sparkconvert json string to maptype in pysparkjson to maptype in pysparkdealing with nulls in spark data frames
  • ok logo

Скачать Spark Realtime Scenario Based question: How to deal with Maptype Column бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Spark Realtime Scenario Based question: How to deal with Maptype Column или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Spark Realtime Scenario Based question: How to deal with Maptype Column бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Spark Realtime Scenario Based question: How to deal with Maptype Column

Spark Realtime Scenario Based question: How to deal with Maptype Column #dataengineering #interview

df1=df.withColumn('employee_details',F.create_map(F.lit('FIRST_NAME'),F.col('FIRST_NAME'),
F.lit('LAST_NAME'),F.col('LAST_NAME'),
F.lit('EMAIL'),F.col('EMAIL'),
F.lit('PHONE_NUMBER'),F.col('PHONE_NUMBER'))).drop('FIRST_NAME').drop('LAST_NAME').drop('EMAIL').drop('PHONE_NUMBER')

df2=df1.withColumn('first_name',df1.employee_details.getItem('FIRST_NAME'))
df2.show(truncate=False)

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]