步骤2:过滤重复数据 接下来,我们需要过滤掉重复的数据,并创建一个新的DataFrame。 #过滤重复数据val distinctDF = df.dropDuplicates() 1. 2. 这段代码会去除DataFrame中的重复行,保留唯一的行。 步骤3:统计重复数据的数量 最后,我们需要统计重复数据的数量。 #统计重复数据的数量val count = df.count() - di...
Spark Dataframe的count() API的替代方案是使用approxCountDistinct()函数。 approxCountDistinct()函数是Spark SQL中的一个近似计数函数,它可以用于对一个列中的不同值进行近似计数,而不需要完全计算所有的值。这个函数可以提供更高效的计数操作,特别是在处理大规模数据集时。 该函数的语法如下: approxCountDistinct(co...
1. count(distinct) 去重 sql中最简单的方式,当数据量小的时候性能还好.当数据量大的时候性能较差.因为distinct全局只有一个reduce任务来做去重操作,极容易发生数据倾斜的情况,整体运行效率较慢. 示例: (对uid去重) selectcount(distinct a.uid)uv,name,agefromAgroupby name,age 2. 双重group by 去重 双重group...
创建新代码单元格,并输入以下代码,DataFrame提供count和distinct等函数,可用于汇总、分组和筛选其包含的数据。 本段代码从名为df的DataFrame中选择CustomerName和Email两列,然后赋值给变量customers;distinct函数删除DataFrame中的重复行,并打印。 customers = df['CustomerName', 'Email'] print(customers.count()) print...
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...
在dataframe中使用count()输出dataframe对象的行数。 在dataframe中使用distinct()方法返回一个不包含重复记录的Dataframe 在RDD的转换操作中,也是使用distinct()方法进行去重操作 DataFrame的操作 val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)//初始化SQLContext对象为sqlContext,sqlContext对象是Spark SQL...
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 ...
approxCountDistinct("salary", 0.1)).show(); df.selectExpr("approx_count_distinct(salary, 0.1)").show(); 开发环境为JDK11下会运行错误,需要切换到JDK1.8环境 first&last 通过标题可以知道这两个函数是用于获取数据的第一个与最后一个,但是其顺序是基于DataFrame中行的顺序 而不是DataFrame中值的顺序。
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") ...
使用指定的資料行,為目前的 DataFrame 建立多維度 Cube。 Describe(String[]) 計算數值和字串資料行的基本統計資料,包括 count、mean、stddev、min 和 max。如果未指定任何資料行,此函式會計算所有數值或字串資料行的統計資料。 Distinct() 傳回新的資料集,這個資料集只包含這個 DataFrame 的唯一資料列。這是 ...