使用spark编写进度条

在jupyter笔记本中，我们可以使用spark编写一个进度条来跟踪任务的进展。下面是一个展示如何在jupyter中使用spark编写进度条的示例代码，其中使用了pyspark库。

1. 导入所需的库：

from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, lit, udf
from pyspark.sql.types import IntegerType, StringType

2. 创建SparkContext：

sc = SparkContext.getOrCreate()

3. 创建SparkSession：

spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

4. 定义进度条相关的函数和变量：

total_task_count = 100  # 总任务数

def update_progress_bar(current_task):
    progress = current_task / total_task_count * 100
    print('Progress: {:.2f}%'.format(progress))

update_progress_bar_udf = udf(update_progress_bar, StringType())

5. 创建一个包含任务列表的DataFrame：

task_dataframe = spark.range(total_task_count).withColumn('task_id', col('id').cast(IntegerType()))

6. 使用map函数来执行每个任务，并在每个任务完成后更新进度条：

output_dataframe = task_dataframe.select('task_id').withColumn('output', lit(None).cast(StringType()))

output_dataframe = output_dataframe.withColumn('output', update_progress_bar_udf('task_id'))

output_dataframe.show(truncate=False)  # 显示进度条

这段代码将创建一个包含任务数量的DataFrame，然后使用map函数来执行每个任务，并通过udf函数调用update_progress_bar函数来更新进度条。最后，将输出结果显示为进度条。

请注意，上述代码只是一个示例，实际的进度条功能可以根据需要进行修改和扩展。

希望上述代码能够满足您的要求！