当pyspark 的DataFrame join 操作返回空结果时,可能有以下几种原因: 键不匹配:两个 DataFrame 中用于连接的列没有匹配的值。 数据类型不匹配:用于连接的列的数据类型不一致。 数据分区问题:数据分区不合理,导致某些分区中没有匹配的数据。 数据过滤问题:在 join 之前对 DataFrame 进行了过滤,导致没有匹配的数据。
functions:这是PySpark SQL之所以能够实现SQL中的大部分功能的重要原因之一,functions子类提供了几乎SQL中所有的函数,包括数值计算、聚合统计、字符串以及时间函数等4大类,后续将专门予以介绍 Window:用于实现窗口函数功能,无论是传统关系型数据库SQL还是数仓Hive中,窗口函数都是一个大杀器,PySpark SQL自然也支持,重点是...
spark.sql.repl.eagerEval.enabled spark.sql.repl.eagerEval.enabled用于在notebooks(如Jupyter)中快速生成PySpark DataFrame的配置。控制行数可以使用spark.sql.repl.eagerEval.maxNumRows。 spark.conf.set('spark.sql.repl.eagerEval.enabled', True) df 1. 2. spark.conf.set('spark.sql.repl.eagerEval.maxN...
从另一个DataFrame向Pyspark DataFrame添加列 可以使用join操作或者withColumn操作。 使用join操作: 首先,确保两个DataFrame具有相同的关联列,例如一个共同的键。 然后,使用join操作将两个DataFrame连接起来,将新的列添加到目标DataFrame中。 可以使用不同的join类型,如内连接、左连接、右连接或全连接,根据需求选择合适...
DataFrame是PySpark中核心的数据抽象和定义,理解DataFrame的最佳方式是从以下2个方面: 是面向二维关系表而设计的数据结构,所以SQL中的功能在这里均有所体现 无论是功能定位还是方法接口均与pd.DataFrame极为相似,所以部分功能又是仿照后者设计 换言之,记忆PySpark中的DataFrame只需对比SQL+pd.DataFrame即可。下面对DataFram...
from pyspark.sql.functions import count # 查看各列非空记录的数量 df.agg(*[count(c).alias(c) for c in df.columns]).show() # 输出 +---+---+---+---+ | Id|Name|Sallary|DepartmentId| +---+---+---+---+ | 2| 2| 2| 1| +---+---+---+-...
frompyspark.sqlimportSparkSession spark = SparkSession \ .builder \ .appName('my_app_name') \ .getOrCreate() Spark初始化设置 frompyspark.sqlimportSparkSession# SparkSession 配置spark = SparkSession.builder \ .appName("My test") \
PySpark是Python中Apache Spark的接口。它不仅可以使用Python API编写Spark应用程序,还提供了PySpark shell,用于在分布式环境中交互分析数据。PySpark支持Spark的大多数功能,如Spark SQL、DataFrame、Streaming、MLlib(机器学习)和Spark Core。1.Spark SQL 和DataFrameSpark SQL是用于结构化数据处理的Spark模块。它提供了一种...
Spark-SQL之DataFrame基本操作 这篇文章将带大家一起学习Spark中DataFrame的基本操作。 1、创建DataFrame 本文所使用的Dat... 文哥的学习日记阅读 36,883评论 4赞 6 pySpark 中文API (2) pyspark.sql模块 模块上下文 Spark SQL和DataFrames的重要类: pyspark.sql... mpro阅读 9,451评论 0赞 13 ...
# subset:指定用于去重的列,列字符串或列list# keep: first代表去重后保存第一次出现的行# inplace: 是否在原有的dataframe基础上修改df.drop_duplicates(subset=None,keep='first',inplace=False) 聚合 pyspark df.groupBy('group_name_c2').agg(F.UserDefinedFunction(lambdaobj:'|'.join(obj))(F.collect...