df.selectExpr('cast(taring as DOUBLE)').printSchema() #转换类型cast ## 筛选userid --- filter #select * from data where rating > 3 df.filter('rating > 3').show() #select * from data where userid = 2 and rating > 3 df.filter('userid == 2 and rating > 3').show() #select...
>>> df.createOrReplaceTempView("people") >>> df2 = df.filter(df.age > 3) >>> df2.createOrReplaceTempView("people") >>> df3 = spark.sql("select * from people") >>> sorted(df3.collect()) == sorted(df2.collect()) True >>> spark.catalog.dropTempView("people") 1. 2. 3....
Use filter early 类似使用 select 相关列数据,同样越早 filter 数据集越好,这样 Spark 可以尽快前置的过滤数据源从而减少后续的运算需求。如果需要做一些快速的前置探索性分析,可以直接先取数据集的一小部分进行不同分析逻辑的尝试。 合理使用 Persist 解决重复运算问题 很多刚从 python 转向使用 pyspark 做大数据分析...
package com.kfk.spark.sql import com.kfk.spark.common.{Comm, CommSparkSessionScala} /** * @author : 蔡政洁 * @email :caizhengjie888@icloud.com * @date : 2020/12/6 * @time : 3:39 下午 */ object UnTypeOperationScala { case class Employee(deptId:String,name:String, salary:Long) ca...
color_df.filter("color='green'").show() color_df.filter("color like 'b%'").show() where方法的SQL color_df.where("color like '%yellow%'").show() 直接使用SQL语法 # 首先dataframe注册为临时表,然后执行SQL查询 color_df.createOrReplaceTempView("color_df") spark.sql("select count(1) fro...
如果我们要从数据框中查询多个指定列,我们可以用select方法。 6. 查询不重复的多列组合 7. 过滤数据 为了过滤数据,根据指定的条件,我们使用filter命令。 这里我们的条件是Match ID等于1096,同时我们还要计算有多少记录或行被筛选出来。 8. 过滤数据(多参数) ...
## 筛选userid --- filter #select * from data where rating > 3 df.filter('rating > 3').show()#select * from data where userid = 2 and rating > 3 df.filter('userid == 2 and rating > 3').show()#select userid, rating from data where userid = 2 and rating > 3 df.filter...
sparkDF.select ( sparkDF['列名1']+1 , '列名2' ).show():直接对列1进行操作(值+1)打印出来 Top~~ 4、筛选列: filter【类似pandas中dataframe的采用列名来筛选功能】 sparkDF.filter ( sparkDF['value'] == 100 ).show():将value这一列值为100的行筛选出来 ...
# Select column address_df = df.select(['address.city']) # DataFrame[city: string] # Filter column with value df.filter(df.age == 12).show() """ +---+---+---+ | address|age| name| +---+---+---+ |[Nanjing, China]| 12| Li| | [Paris, France]| 12| Jacob| | [...
results.vertices.select("id","pagerank").show() 如果运行还是报错:org.apache.spark.SparkException: Python worker failed to connect back importos os.environ['PYSPARK_PYTHON'] ="%你自己的Python路径%//Python//python.exe" 最后大功告成: