可以使用where或filter方法进行筛选,使用orderBy或sort方法进行排序。 scala // 筛选操作 val filteredData = data.where($"age" > 25) filteredData.show() // 排序操作 val sortedData = data.orderBy(desc("age")) sortedData.show() 以上就是在Scala中操作DataFrame的基础方法,包括创建DataFrame、选择...
spark scala数据帧groupBy和orderBy Spark是一个开源的大数据处理框架,使用Scala语言进行编写和扩展。它提供了高效的数据处理能力和丰富的API,使得开发者可以方便地进行分布式数据处理和分析。 在Spark中,数据帧(DataFrame)是一种基于RDD的分布式数据集,类似于关系型数据库中的表。数据帧提供了结构化数据的表示和操作,可...
("Alice", 25, "New York"), ("Bob", 30, "San Francisco"), ("Charlie", 20, "Los Angeles") ) // 创建数据帧 val df = spark.createDataFrame(data).toDF("Name", "Age", "City") // 按照多列排序 val sortedDF = df.orderBy(col("Age").asc, col("City").desc) // 显示排序...
1、创建DataFrame 本文所使用的DataFrame是通过读取mysql数据库获得的,代码如下:val spark = SparkSession .builder() .appName("Spark SQL basic example") .enableHiveSupport() //.config("spark.some.config.option", "some-value") .getOrCreate() import spark.implicits._ val url = "jdbc:mysql://...
Scala003-DataFrame实现Row_number Intro 本来打算用spark.sql()的方式做row_number,但是貌似不支持。还好DataFrame本身是支持的~话不多说,看demo 数据构造 importorg.apache.spark.sql.functions._ importspark.implicits._ importorg.apache.spark.sql.functions._...
desc.flatMap(row => {valmetric=row.getString(0) (1until row.size).map(i => (metric, schema(i).name, row.getString(i).toDouble)) }) .toDF("metric","field","value") } defpivotSummary(desc: DataFrame): DataFrame = {vallf=longForm(desc) ...
("id", "value")// 将数据集转换为DataFrameval df = spark.createDataFrame(data).toDF(schema: _*)// 对id进行group by,并对value字段进行聚合操作val result = df.groupBy("id").agg(sum("value").alias("sum_value"),max("value").alias("max_value"),min("value").alias("min_value"))/...
1. 编写Spark SQL程序实现RDD转换成DataFrame 前面我们学习了如何在Spark Shell中使用SQL完成查询,现在我们通过IDEA编写Spark SQL查询程序。 Spark官网提供了两种方法来实现从RDD转换得到DataFrame,第一种方法是利用反射机制,推导包含某种类型的RDD,通过反射将其转换为指定类型的DataFrame,适用于提前知道RDD的schema。第二种...
这里首先使用createOrReplaceTempView方法将 DataFrame 注册为一个临时表 "people",然后使用 Spark SQL 进行查询。 如果你更喜欢使用 DataFrame 的 DSL 风格,你也可以这样写: val resultDF = df.filter(col("Age") >= 30)resultDF.show() 「关闭 SparkSession:」 ...
("desc " +tableName)//schema信息落地val filePathSchema = pathParent + "/schemajson"schemadf.write.mode(SaveMode.Overwrite).format("json").save(filePathSchema)//1.加载表到dataframeval df = hiveContext.sql("select * from " +tableName)//2.获取dataframe的describe信息,默认为获取到的都为数值...