在Scala-Spark中,可以使用cache方法将DataFrame缓存到内存或磁盘中。 并行化处理:Scala-Spark可以将数据并行处理,利用集群中的多个节点进行计算。可以通过调整并行度和分区数来提高过滤操作的性能。 总结起来,优化Scala-Spark的Filter DataFrame性能可以通过选择合适的数据结构、使用索引、分区和分桶、谓词下推、缓存数据以及...
1 spark (Scala) dataframe filtering (FIR) 2 Spark 1.5.2: Filtering a dataframe in Scala 14 Filtering rows based on column values in Spark dataframe Scala 3 How to filter a dataframe by multiple columns? 3 Using Spark filter a data frame with conditions 3 Filtering on multiple columns...
Filter方法用于根据给定的条件筛选出满足条件的行。在SparkDataFrame中,Filter方法接受一个条件表达式作为输入,并返回一个新的DataFrame对象,其中只包含满足条件的行。 例如,假设我们有一个包含学生信息的DataFrame对象df,其中包含学生的姓名(name)、年龄(age)和班级(class)。我们可以使用Filter方法来筛选出年龄大于18岁的...
使用索引的原则 1. 如果没有唯一性要求,可以选择普通索引 2. 如果列上有唯一性要求,可以选择唯一索引 ...
spark dataframe遍历元素并打印 scala dataframe遍历 Scala for循环 基本使用 增强型for循环 scala基本for循环如下,代码将names遍历并打印包含的名字。 val names = Seq("Kitty", "Tom", "Luke", "Kit") for (name <- names) { println(name) }
.format("org.elasticsearch.spark.sql") .load("index/type") dataFrame.filter(dataFrame("people.artist.id").contains(peopleId)) .select("people_sequence.artist.id") I got all the id that is contains 152, for example 1523 , 152978 but not only id == 152 ...
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://...
在Spark DataFrame中对某个字段进行类似于SQL中的LIKE操作,你可以使用filter方法结合like函数。以下是一个简单的示例代码: import org.apache.spark.sql.SparkSessionimport org.apache.spark.sql.functions._// 创建SparkSessionval spark = SparkSession.builder.appName("LikeExample").getOrCreate()// 创建示例数据...
SparkSession}7importorg.apache.spark.sql.types.{StringType, StructField, StructType}8importorg.apache.spark.streaming.kafka010.ConsumerStrategies.Subscribe9importorg.apache.spark.streaming.kafka010.LocationStrategies.PreferConsistent10importorg.apache.spark.streaming.kafka010._11importorg.apache.spark.streaming...
scala spark2.0 rdd dataframe 分布式计算欧式距离 1、配置文件 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 packageconfig importorg.apache.spark.sql.SparkSession importorg.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} caseobjectconf { privatevalmaster="local[*]"...