1. 读取或创建一个Spark DataFrame 首先,你需要有一个DataFrame。这里假设你已经有一个名为df的DataFrame。如果你还没有DataFrame,可以使用Spark的spark.read方法来读取数据,例如从一个CSV文件中读取数据: python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("RenameColumnExample").get...
使用withColumn添加新列 现在,我们可以使用withColumn方法在DataFrame中添加一个新列。withColumn方法接受两个参数:新列的名称和新列的表达式。新列的表达式可以使用已有的列进行计算。代码如下: df_new=df.withColumn("new_column",col("existing_column")+1) 1. 这段代码将创建一个名为"new_column"的新列,其中的...
StructField("Count", IntegerType,true) :: StructField("Description", StringType,true) :: Nil)//Convert list to List of Rowval rows = data.map(t=>Row(t(0),t(1),t(2))).toList//Create RDDval rdd =spark.sparkContext.parallelize(rows)//Create data frameval df =spark.createDataFrame...
as[Type]算子的主要作用是将弱类型的Dataset(DataFrame就是弱类型的DataSet)转为强类型的Dataset, 它有很多适用场景, 但是最常见的还是在读取数据的时候, 因为DataFrameReader体系大部分情况下是将读出来的数据转换为DataFrame的形式, 如果后续需要使用Dataset的强类型 API, 则需要将DataFrame转为Dataset. 可以使用as[Typ...
RENAME COLUMN,操作如下: //5.重命名列 spark.sql( """ |alter table hadoop_prod.default.test rename column gender to xxx | """.stripMargin) spark.sql( """ |select * from hadoop_prod.default.test """.stripMargin).show() 最终表展示的列 gender列变成了xxx列: 六、ALTER TABLE...
Spark中的列类似于电子表格中的列。您可以从DataFrame中选择列、操作列和删除列,这些操作称为Expressions表达式。 对Spark来说,列是逻辑结构,它仅仅表示通过一个表达式按每条记录计算出的一个值。这意味着,要得到一个column列的真实值,我们需要有一行row数据,为了得到一行数据,我们需要有一个DataFrame。您不能在DataFra...
Spark操作Iceberg不仅可以使用SQL方式查询Iceberg中的数据,还可以使用DataFrame方式加载Iceberg表中的数据,可以通过spark.table(Iceberg表名)或者spark.read.format("iceberg").load("iceberg data path")来加载对应Iceberg表中的数据,操作如下: Lansonli 2022/07/09 2K0 数据湖(四):Hudi与Spark整合 数据湖计算 DLC ...
具体来说,Spark将分区数据加载到DataFrame或Dataset中时,会自动为每个列分配一个默认的列名,以c0、c1、c2等形式命名。这种命名方式简洁明了,便于在后续的数据处理中进行列的选择、过滤、聚合等操作。 虽然c0、c1等命名方式不够具体和直观,但在Spark的数据处理过程中,可以通过使用别名(alias)来为列重新命名,以提...
spark dataframe 很多实用的tipsdf.cache() <-> df.unpersist() O网页链接rename column? O网页链接 val df2=df.withColumnRenamed("old_name","new_name")UDF and distinct: df.select(col("c1").distinct().show O网页链接sort df.sort(desc(col("c1"))) O网页链接groupBy O网页链接groupBy sum, agg...
当两个DataFrame使用join操作时,如果存在名称相同的字段,可以使用join操作的usingColumn参数来合并这些字段,从而避免重名。在join过程中,指定usingColumn的字段会自动去掉前缀,其他字段保留前缀,以示区分。 使用usingColumn 当两个DataFrame具有相同的列名需要进行join时,你可以指定usingColumn参数: ...