要创建一个SparkSession,仅仅使用SparkSession.builder 即可:from pyspark.sql import SparkSessionspark_session = SparkSession \.builder \.appName("Python Spark SQL basic example") \.config("spark.some.config.option", "some-value") \.getOrCreate() Builder 用于创建SparkSession,它的方法有(这些方法都...
(1)select 方法描述:select 用来选择某些列出现在结果集中 (2)selectExpr 方法描述:在 SQL 语句中, 经常可以在 select 子句中使用 count(age), rand() 等函数, 在 selectExpr 中就可以使用这样的 SQL 表达式, 同时使用 select 配合 expr 函数也可以做到类似的效果 val spark = SparkSession.builder() .master(...
一、DataFrame对象的生成 Spark-SQL可以以其他RDD对象、parquet文件、json文件、hive表,以及通过JDBC连接到其他关系型数据库作为数据源来生成DataFrame对象。本文将以MySQL数据库为数据源,生成DataFrame对象后进行相关的DataFame之上的操作。 文中生成DataFrame的代码如下: object DataFrameOperations{def main(args:Array[Strin...
方法描述:在SQL语句中, 经常可以在select子句中使用 count(age), rand() 等函数, 在selectExpr中就可以使用这样的SQL表达式, 同时使用select配合expr函数也可以做到类似的效果 valspark =SparkSession.builder() .master("local[6]") .appName(this.getClass.getName) .getOrCreate()importspark.implicits._@Tes...
在Spark SQL中,与Spark Dataframe的dropDuplicates等效的操作是使用SQL语句中的DISTINCT关键字。DISTINCT关键字用于从结果集中删除重复的行,返回唯一的...
我有一个场景,通过where条件从同一个DataFrame中使用另一个列从DataFrame读取一列,这个值作为IN条件通过,从另一个DataFrame中选择相同的值,我如何在spark DataFrame中实现。在SQL中,它将类似于: select distinct(A.date) from table A where A.key in (s 浏览19提问于2021-05-28得票数 0 回答已采纳 1...
简介:【Spark】Spark Dataframe 常用操作(一行数据映射为多行) spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。 在实际工作中会遇到这样的情况,主要是会进行两个数据集的筛选、合并,重新入库。 首先加载数据集,然后在提取数据集的前几行过程中,才找到limit的函数。
跟distinct方法不同的是,此方法可以根据指定字段去重。例如我们想要去掉相同用户通过相同渠道下单的数据:df.dropDuplicates("user","type").show() 输出为:+---+---+---+---+ | id|user|type| visittime| +---+---+---+---+ | 8| 3|APP2|2017-08-03 13:44:...| | 1| 1| 助手1|2017...
同样如果是删除的话,把select换为drop就行了。 pyspark的dataframe使用聚合操作和pandas的比较像,如下的格式: df2=df1.groupby('列名1','列名2').agg(count(df1.列1).alias('新列名'),sum(df1.列2).alias('新列名'),sum(df1.列3).alias('新列名')) ...
1、select() select函数选择DataFrame的一列或者多列,返回新的DataFrame importpysparkfrompyspark.sqlimportSparkSessionspark=SparkSession.builder.appName('SparkByExamples.com').getOrCreate()data=[("James","Smith","USA","CA"),("Michael","Rose","USA","NY"),("Robert","Williams","USA","CA"),...