Spark早期的API中(即RDD),由于Java JVM和Py4J之间的通信,每当使用RDD执行PySpark程序时,潜在地需要巨大的开销来执行作业。 DataFrame和Catalyst优化器(以及Tungsten项目)的意义是在和非优化的RDD查询比较时增加PySpark查询的性能。 使用DataFrame,过去不仅有明显的Python性能改进,现在还有Python、Scale、SQL和R之间的性能校验。
df4.drop("CopiedColumn") \ .show(truncate=False) 1. 2. **注意:**请注意,所有这些函数在应用函数后都将返回新的DataFrame,而不是更新DataFrame。 PySpark withColumn完整示例 import pyspark from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col, lit from pyspark.sql.types import S...
1.doc上的解释(https://spark.apache.org/docs/2.1.0/api/java/org/apache/spark/sql/Column.html) df("columnName")//On a specific DataFrame.col("columnName")//A generic column no yet associated with a DataFrame.col("columnName.field")//Extracting a struct fieldcol("`a.column.with.dots`...
defsaveDFtoDBUsePool(tableName:String, resultDateFrame:DataFrame):Unit={ valcolNumbsers=resultDateFrame.columns valsql=getInsertSql(tableName, colNumbsers) valcolumnDataTypes=resultDateFrame.schema.fields.map(
创建一个DataFrame对象,假设为df。 使用withColumn方法创建一个新的列,并使用cast方法更改该列的数据类型: 代码语言:txt 复制 val newDf = df.withColumn("newColumn", df("oldColumn").cast(IntegerType)) 上述代码中,将原始列oldColumn的数据类型更改为整数类型,并将结果存储在新的列newColumn中。
2.regexp_replace(e: Column, pattern: String, replacement: String): Column function note: Replace all substrings of the specified string value that match regexp with rep. 我的问题:I got some dataframe with 170 columns. In one column I have a "name" string and this string sometimes can ...
14、 unpersist(blocking:Boolean)返回dataframe.this.type类型 true 和unpersist是一样的作用false 是去除RDD 集成查询: 1、 agg(expers:column*) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 df.agg(max(“age”), avg(“salary”)) df.groupBy().agg(max(“age”), avg(“salary”)) ...
2.2 Add constant value column to dataframe If we want to add an constant value, we can useliterals # in Pythonfrompyspark.sql.functionsimportlitdf.select(expr("*"),lit(1).alias("One")).show(2)# SQL--inSQLSELECT*,1asOneFROMdfTableLIMIT2 ...
PySpark StructType 和 StructField 类用于以编程方式指定 DataFrame 的schema并创建复杂的列，如嵌套结构、...
3.5 col/apply:获取指定字段 只能获取一个字段,返回对象为Column类型。 示例略3.6 drop:去除指定字段,保留其他字段 返回一个新的DataFrame对象,其中不包含去除的字段,一次只能去除一个字段。比如我们去除type字段:df.drop("type").show() 输出为:+---+---+---+ | id|user| visittime| +---+---+--...