arrays_join 数组中元素拼接 使用分隔符连接列的元素。 df = spark.createDataFrame([(["a", "b", "c"],), (["a", None],)], ['data'])df.show()+---------+| data|+---------+|[a, b, c]||[a, null]|+---------+df.select(fs.array_join(df.d
def main(args: Array[String]): Unit = { //程序的入口 val spark = SparkSession.builder().appName("SparkSQLJoinDemo").master("local[*]").getOrCreate() //导入spark对象的隐式转换 import spark.implicits._ //spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold = -1 //不限定小表的大小 spark.conf.set("...
1.Array Schema转换到Sting Schema ——array_join()方法 使用案例: 原始数据如下图所示: df.show() df1 = df.select(array_join(df3.user_array, ",").alias("joined"), 'umid', 'user_array') df1.show() 2.Sting Schema 转换成 Array Schema 其中,主要有以下三种方式: 2.1 split()方法 2.2 Ar...
代码#11.6 - o.a.s.broadcast.TorrentBroadcast.readBlocks()方法 private def readBlocks(): Array[BlockData] = { val blocks = new Array[BlockData](numBlocks) val bm = SparkEnv.get.blockManager for (pid <- Random.shuffle(Seq.range(0, numBlocks))) { val pieceId = BroadcastBlockId(id, "...
RDD A转化为RDD B,RDD C执行map操作转化为RDD D,RDD B和RDD E执行join操作转化为RDD F。RDD B和RDD E连接转化为RDD F的过程中会执行Shuffle操作,最后RDD F通过函数saveAsSequenceFile输出并保存到HDFS上。 1.2 RDD Spark引入了RDD概念,RDD是分布式内存数据的抽象,是一个容错的、并行的数据结构,是Spark中基本...
3、--- 合并 join / union --- 3.1 横向拼接rbind --- 3.2 Join根据条件 --- 单字段Join 多字段join 混合字段 --- 3.2 求并集、交集 --- --- 3.3 分割:行转列 --- 4 --- 统计 --- --- 4.1 频数统计与筛选 --- --- 4.2 分组统计--- 交叉分析...
当pyspark的DataFramejoin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。
["Python","VB"],"OH","M") ] arrayStructureSchema = StructType([ StructField('name', StructType([ StructField('firstname', StringType(), True), StructField('middlename', StringType(), True), StructField('lastname', StringType(), True) ])), StructField('languages', ArrayType(...
4 join相当于根据key进行内连接 5 rightOuterJoin相当于关系表的右连接 6 leftOuterJoin相当于关系表的左连接 7 cogroup相当于对两个输入分别goupByKey然后再对结果进行groupByKey 8 subtractByKey去除x中那些key也在y中的元素 9 oldByKey的操作和reduceByKey类似,但是要提供一个初始值 缓存操作 共享变量 分区操作...
df_2.col_2,"left")# left join, 当df_1中的col_1值不存在于df_2中时,仍会拼接,凭借值填充null AI代码助手复制代码 两个dataframe合并 df3= df1.union(df2) AI代码助手复制代码 聚合操作 groupByfrompyspark.sql.functions import concat_ws, split, explode, collect_list,structconcat_df = concat_df...