在Spark中,可以使用filter函数和不等于操作符来删除DataFrame中包含特定值的行。具体步骤如下: 导入必要的Spark库和类: 代码语言:txt 复制 import org.apache.spark.sql.{SparkSession, Row} import org.apache.spark.sql.functions._ 创建SparkSession:
用kuduContext,点进去发现方法有很多,这里用insertRows插入一行记录,插入数据的时候,首先需要数据data,数据类型dataFrame以及 表名tableName。接下来准备待插入的数据。 创建一个集合,dataFrame可以用好多方式去创建,这里我们创建一个List来存放数据。为了方便封装数据,定义一个样例类。有了样例类之后。样例类关键是case c...
将接受到的DataSet[Row]定义字段,以便于下一步的spark-sql操作。 //对kafka的数据进行处理 val words = dataSet.map(line => { val lineArr = line._1.split("\001") //将传入的数据根据\001切割然后添加成DataFrame的字段 (lineArr(0), lineArr(1), lineArr(2), lineArr(3), lineArr(4), lineA...
implicits._ val resultDF: DataFrame = list.toDF() //将DataFrame结果保存到Kudu表中,目前仅支持Append模式 resultDF.write.options(kuduOptionMap).mode(SaveMode.Append).format("kudu").save() //再次查询Kudu表 t_spark_kudu 数据 session.read.options(kuduOptionMap).format("kudu").load().show() ...
DELETE:从Kudu表中删除DataFrame中的行; UPSERT:如果存在,则在Kudu表中更新DataFrame中的行,否则执行插入操作; UPDATE:更新dataframe中的行。 3.1、插入数据insert操作 先创建一张表,然后把数据插入到表中。 case class People(id:Int, name:String, age:Int) ...
DELETE - 从Kudu表中删除DataFrame中的行 UPSERT - 如果存在,则在Kudu表中更新DataFrame中的行,否则执行插入操作。 UPDATE - 更新dataframe中的行 Insert操作 importorg.apache.kudu.spark.kudu.KuduContextimportorg.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}importorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportorg.apache.kudu...
(Row( customer_id=fake.unique.random_number(digits=6), customer_name=fake.name(), region=random.choice(regions), signup_date=signup_date, signup_year=signup_date.year # Additional column for partition evolution )) return spark.createDataFrame(customers) # Generate order datadef generate_...
(since 2.12.0) warning: one deprecation (since 2.2.0) warning: two deprecations in total; for details, enable `:setting -deprecation' or `:replay -deprecation' df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [begin_lat: double, begin_lon: double ... 8 more fields] scala> df.write.format("hud...
deleteBooksDF.show println("===")//4) Delete selected records in dataframeprintln("===") println("2a) Starting delete")//Reuse connection for each partitionvalcdbConnector =CassandraConnector(sc) deleteBooksDF.foreachPartition((partition:Iterator[Row]) => { cdbConnector.withSessionDo(session ...
where(filter).rddcase None => columnPrunedDf.rdd}}override def insert(data: DataFrame, overwrite: Boolean): Unit = {if (overwrite) {val outputPath = new Path(path)val fs =outputPath.getFileSystem(sqlContext.sparkContext.hadoopConfiguration)if (fs.exists(outputPath)) {fs.delete(outputPath,...