def getMatch1 (rdd: RDD[String]): RDD[String] = { //rdd.filter(this.isMatch) rdd.filter(isMatch) } // 属性序列化案例 def getMatch2(rdd: RDD[String]): RDD[String] = { //rdd.filter(x => x.contains(this.query)) rdd.filter(x => x.contains(query)) //val q = query //如...
3.5 contains 或rlike 进行行选取 # 展示包含 - 的数据 df_new.where(df_new.concat_ws.contains("-")).show() # 展示包含 - 或 = 的数据 df_new.where(df_new.concat_ws.rlike("-|=")).show() >>> output Data: >>> +---+---+ | concat|concat_ws| +---+---+ |abcd123| abcd...
|-- day: string (nullable = true) |-- tasks: array (nullable = true) | |-- element: string (containsNull = true) +---+---+ |day | tasks | +---+---+ |星期天 |[抽烟, 喝酒, 去烫头] | +---+---+ 接下来获得该数组的大小,对其进行排序,并检查在该数组中是否存在一个指定的...
class PanderaSchema(DataFrameModel): """Test schema""" id: T.IntegerType() = Field(gt=5) product_name: T.StringType() = Field(str_startswith="B") price: T.DecimalType(20, 5) = Field() description: T.ArrayType(T.StringType()) = Field() meta: T.MapType(T....
4.pyspark.sql.functions.array_contains(col, value) 集合函数:如果数组包含给定值,则返回True。 收集元素和值必须是相同的类型。 5.pyspark.sql.functions.ascii(col) 计算字符串列的第一个字符的数值。 6.pyspark.sql.functions.avg(col) 聚合函数:返回组中的值的平均值。 7.pyspark.sql.functions.cbrt(col...
from pyspark.sql.types import StringType DF.printSchema() |-- ClientNum: string (nullable = true) |-- Filters: array (nullable = true) |-- element: struct (containsNull = true) |-- Op: string (nullable = true) |-- Type: string (nullable = true) ...
from pyspark.sql.functions import col, when, array # 添加类型检查 df = df.withColumn("values", when(col("values").isNotNull() & (col("values").cast("string").contains("[")), col("values")).otherwise(array())) 空值处理:如果字典中的值为None或空列表,explode函数会生成空行。可以通过...
在这里,我们使用filter()函数过滤了行,并在filter()函数内部指定了text_file_value.contains包含单词"Spark",然后将这些结果放入了lines_with_spark变量中。 我们可以修改上述命令,简单地添加.count(),如下所示: text_file.filter(text_file.value.contains("Spark")).count() ...
4.pyspark.sql.functions.array_contains(col, value) 集合函数:如果数组包含给定值,则返回True。收集元素和值必须是相同的类型。 >>> df = sqlContext.createDataFrame([(["a", "b", "c"],), ([],)], ['data']) >>> df.select(array_contains(df.data, "a")).collect() [Row(array_contains...
在创建 PySpark DataFrame 时,我们可以使用 StructType 和 StructField 类指定结构。StructType 是 StructField 的集合,用于定义列名、数据类型和是否可为空的标志。使用 StructField 我们还可以添加嵌套结构模式、用于数组的 ArrayType 和用于键值对的 MapType ,我们将在后面的部分中详细讨论。