importorg.apache.spark.sql.SparkSession// 步骤1:创建SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("DataFrameExample").master("local[*]").getOrCreate()// 步骤2:读取数据源valdf=spark.read.format("csv").option("h
def selectColumns(columns: List[String]) = { columns.map(col).toList // 将列名转换为Column对象列表 } 1. 2. 3. 4. 5. ### 步骤二:编写代码实现动态传参功能 在实际代码中,我们需要使用上一步定义的函数来实现动态传参功能。 ```markdown ```scala import org.apache.spark.sql.functions.col /...
(5)计算平均值、最小值、最大值、标准差等 describe括号里的参数可以放具体的某一列的名称 (6)提取想看的列
deptDF = spark.createDataFrame(data=dept, schema = deptColumns) deptDF.printSchema() deptDF.show(truncate=False) 运行结果: Emp Dataset +---+---+---+---+---+---+---+ |emp_id|name |superior_emp_id|year_joined|emp_dept_id|gender|salary| +---+---+---+---+---+---+-...
Select(Column[]) 選取一組以資料行為基礎的運算式。 Select(String, String[]) 選取一組資料行。 這是 Select () 的變體,只能使用資料行名稱 (選取現有的資料行,也就是無法) 建構運算式。Select(Column[]) 選取一組以資料行為基礎的運算式。 C# 複製 public Microsoft.Spark.Sql.DataFrame Select(param...
[Spark][Python]DataFrame中取出有限个记录的继续 In [4]: peopleDF.select("age","name") In [11]: myDF=peopleDF.select("age","name") In [14]: myDF.limit(2).show() +---+---+ | age| name| +---+---+ |null| Alice| ...
In this Spark article, I've explained how to select/get the first row, min (minimum), max (maximum) of each group in DataFrame using Spark SQL window
import org.apache.spark.sql._ import org.apache.spark.sql.types._ schema: org.apache.spark.sql.types.StructType = StructType(StructField(name,StringType,true), StructField(age,IntegerType,false)) df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int] +---+---+ | name|age| ...
dfs=spark.read.csv("StudentMarks.csv",header=True,inferSchema=True) print("The input dataframe is:") dfs.show() dfs.createOrReplaceTempView("df_sql") new_df=spark.sql("SELECT * FROM df_sql WHERE Physics IS NULL") print("Rows at which there are null values in Physics Column:") ...
在spark 2.0 之后,SQLContext 被 SparkSession 取代。 二、SparkSessionspark sql 中所有功能的入口点是SparkSession 类。它可以用于创建DataFrame、注册DataFrame为table、在table 上执行SQL、缓存table、读写文件等等。 要创建一个SparkSession,仅仅使用SparkSession.builder 即可:from pyspark.sql import SparkSessionspark...