在PySpark 中,sort 和orderBy 都用于对 DataFrame 进行排序,但它们之间存在一些差异。如果你遇到了奇怪的输出,可能是由于以下几个原因: 基础概念 sort: 这是一个行动操作,它会对 DataFrame 进行排序,但不会改变原始 DataFrame。默认情况下,sort 按照升序排列。 orderBy: 这是一个转换操作,它会返回一个新的 DataFr...
--- 6、去重 --- 6.1 distinct:返回一个不包含重复记录的DataFrame 6.2 dropDuplicates:根据指定字段去重 --- 7、 格式转换 --- pandas-spark.dataframe互转 转化为RDD --- 8、SQL操作 --- --- 9、读写csv --- 延伸一:去除两个表重复的内容 参考文献 1、--- 查 --- — 1.1 行元素查询操作 —...
在PySpark中，可以使用点操作符或方括号语法来选择嵌套在结构体类型列中的指定元素。访问嵌套列的所有元素通常需要使用explode函数将数组或结构体类型的列展开为行。使用collect函数收集DataFrame的所有元素：collect函数会将DataFrame中的所有元素收集到一个列表中，并返回这个列表。注意：此操作适用于较小数据集...
1.2、createDataFrame() : 创建一个spark数据框 sdf = sqlContext.createDataFrame([("a1", "小明", 12, 56.5), ("a2", "小红", 15, 23.0),\ ("a3", "小强", 23, 84.0), ("a3","小小",9,93.5)],\ ("user_id", "name", "age", "score")) 1. 2. 3. 1.3、toDF() : 创建一个sp...
将此DataFrame的架构作为pyspark.sql.types返回 df.schemaStructType([StructField('id', LongType(), False)])df.printSchema()root |-- id: long (nullable = false) select 查询 查询并返回新dataframe,可结合多方法使用是。 df = spark.createDataFrame([ (2, "Alice"), (5, "Bob")], schema=["ag...
# 根据 age 列升序排序sorted_df=df.orderBy("age")# 如果要根据 age 列降序排序,可以使用# sorted_df = df.orderBy(df.age.desc()) 1. 2. 3. 4. 5. 步骤5: 显示排序后的结果 最后,我们需要查看排序后的结果。可以使用show()方法来显示 DataFrame。
DataFrame基础操作 1、select() select函数选择DataFrame的一列或者多列,返回新的DataFrame import pyspark from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName('SparkByExamples.com').getOrCreate() data = [("James","Smith","USA","CA"), ("Michael","Rose","USA","NY"), (...
Pyspark 对DataFrame做随机打乱操作 需求:从hive下拉数据,要合并多个数据(每组数据类别不同),如果要在构造数据集最终阶段随机打乱,可以使用pyspark的orderBy随机打乱 frompyspark.sql.functions importrandsql="select*fromabc.table1 limit10;" df1=spark.sql(sql)...
df = spark.createDataFrame([{'name':'Alice','age':1}, {'name':'Polo','age':1}]) (3)指定schema创建 schema = StructType([ StructField("id", LongType(),True), StructField("name", StringType(),True), StructField("age", LongType(),True), ...
RDD和DataFrame 1.SparkSession 介绍 SparkSession 本质上是SparkConf、SparkContext、SQLContext、HiveContext和StreamingContext这些环境的集合,避免使用这些来分别执行配置、Spark环境、SQL环境、Hive环境和Streaming环境。SparkSession现在是读取数据、处理元数据、配置会话和管理集群资源的入口。 2.SparkSession创建RDD from ...