首先,我们需要创建 SparkSession 以便于我们可以使用 DataFrame API。 frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建 SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("CountDistinctExample")\.getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 创建DataFrame 接下来,我们可以创建一个 DataFrame 来模拟我们的销售数据。 frompyspark...
1),("Bob",2),("Alice",3),("Bob",4),("Charlie",1)]columns=["name","id"]df=spark.createDataFrame(data,columns)# 计算近似的不同值数量distinct_count=df.selectExpr("approx_count_distinct(name)").collect()[0]
1.Spark Dataframe 简介 1)DataFrame的优势 2)Spark生态及DataFrame所处位置 2.DataFrame 创建方式 1)创建DataFrame的数据源 2)创建DataFrame的步骤 3.DataFrame数据核心操作 1)Agg 2)Alias 3)Cache 4)Collect 5)Columns 6)Corr 7)Count 8)Describe 9)Distinct 10)Drop 11)Dropna 12)Fillna 13)Filter 14)First...
dataFrame 和 sparkSql 可以设置 spark.sql.shuffle.partitions=[num_tasks] 参数控制 shuffle 的并发度,默认为200。 (2)适用场景 大量不同的 Key 被分配到了相同的 Task 造成该 Task 数据量过大。 (3)解决方案 调整并行度。一般是增大并行度,但有时如减小并行度也可达到效果。 (4)优势 实现简单,只需要参数...
19.pyspark.sql.functions.countDistinct(col, *cols) 返回一列或多列的去重计数的新列。 >>> l=[('Alice',2),('Bob',5)] >>> df = sqlContext.createDataFrame(l,['name','age']) >>> df.agg(countDistinct(df.age, df.name).alias('c')).collect() [Row(c=2)] >>> df.agg(countDi...
程序实现: 比如说在Hive中,经常遇到 count(distinct)操作,这样会导致最终只有一个 reduce,我们可以先 group 再在外面包一层 count,就可以了;在 Spark 中使用 reduceByKey 替代 groupByKey 等。 参数调优: Hadoop 和 Spark 都自带了很多的参数和机制来调节数据倾斜,合理利用它们就能解决大部分问题。
7)Count 可以通过count操作完成Dataframe数据的计数统计。 8)Describe 我们通过describe函数可以查看Dataframe数据的基本统计信息。 9)Distinct 如果要对Dataframe数据进行虑重操作,可以使用distinct算子操作。 10)Drop 删除数据或者字段都可以通过drop算子完成。
一、DataFrame对象的生成 val ss = SparkSession.builder() .appName("ta") .master("local[4]") .config("spark.mongodb.input.uri","mongodb://username:password@192.168.1.3:27017/log.") .config("spark.mongodb.output.uri","mongodb://username:password@192.168.1.3:27017/log") ...
5、 as(alias: String) 返回一个新的dataframe类型,就是原来的一个别名 6、 col(colName: String) 返回column类型,捕获输入进去列的对象 7、 cube(col1: String, cols: String) 返回一个GroupedData类型,根据某些字段来汇总 8、 distinct 去重 返回一个dataframe类型 ...
7)Count 可以通过count操作完成Dataframe数据的计数统计。 8)Describe 我们通过describe函数可以查看Dataframe数据的基本统计信息。 9)Distinct 如果要对Dataframe数据进行虑重操作,可以使用distinct算子操作。 10)Drop 删除数据或者字段都可以通过drop算子完成。