join:表连接 这也是一个完全等同于SQL中相应关键字的操作,并支持不同关联条件和不同连接方式,除了常规的SQL中的内连接、左右连接、和全连接外,还支持Hive中的半连接,可以说是兼容了数据库的数仓的表连接操作 union/unionAll:表拼接 功能分别等同于SQL中union和union all,其中前者是去重后拼接,而后者则直接拼接,所...
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数据处理过程主要包括数据表裁减、hash join操作。 因为表1的数据量较大,存在字段冗余,这里对表1的部分字段进行裁减得到表2。 表2、3、4的join代码如下,先将图片的sample_id、licenese、nsfw、image_suffix、aesthetic_score字段,按hash值进行关联,合并成一张表。
types:定义了DataFrame中各列的数据类型,基本与SQL中的数据类型同步,一般用于DataFrame数据创建时指定表结构schema 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...
from pyspark.sql import types# col 名valuedf = spark.createDataFrame([1, 2, 3, 3, 4], types.IntegerType())# col 为iddf_small = spark.range(3)# 广播df_b = broadcast(df_small)df.join(df_b, df.value == df_small.id).show()+---+---+|value| id|+---+---+| 1| 1||...
join:相当于SQL中的内连接,返回两个RDD以key作为连接条件的内连接。 2. 行动 行动操作会返回结果或将RDD数据写入存储系统,是触发Spark启动计算的动因。行动操作包括foreach、collect等。下面对常用的行动操作进行介绍。 foreach:对RDD中每个元素都调用用户自定义函数操作,返回Unit。
类型最好使用pyspark.sql.types中的数据类型此代码将 DataFrame df 中的名为 “existing_column” 的列的数据类型转换为浮点数,并将结果存储在名为 “new_column” 的新列中。需要注意的是,cast 函数只返回一个新的 DataFrame,它不会修改原始的 DataFrame。如果需要在原始 DataFrame 上进行更改,可以重新分配变量。
on_windows=platform.system()=="Windows"script="./bin/spark-submit.cmd"ifon_windowselse"./bin/spark-submit"command=[os.path.join(SPARK_HOME,script)] 然后创建 JavaGateway 并 import 一些关键的 class: 代码语言:javascript 复制 gateway=JavaGateway(gateway_parameters=GatewayParameters(port=gateway_port...
若要联接两个或多个 DataFrame,请使用 join 方法。 可以在 how(联接类型)和 on(基于哪些列进行联接)参数中指定联接 DataFrame 的方式。 常见的联接类型包括:inner:这是默认的联接类型,它返回的 DataFrame 仅保留那些在 DataFrame 中的 on 参数有匹配项的行。 left:此类型会保留第一个指定 DataFrame 的所有行,...
FROM analytics_db.hd_new_order_record t1 JOIN user_info t2 ON (t1.charge_user_id = t2.user_id AND t1.charge_time < '{}') ORDER BY t1.charge_time ASC""".format(dump_time)) 会无法正确执行。 2. 第二种方法是我们可以直接使用 pyspark 提供的函数进行 udf 调用,pyspark 或者本身的 scala...