在Spark SQL 中,对 DataFrame 进行去重操作可以通过 dropDuplicates() 或distinct() 方法来实现。下面是详细的步骤和代码示例: 1. 引入必要的Spark SQL库 首先,确保你已经引入了 Spark SQL 的相关库。如果你使用的是 PySpark(Python API for Spark),可以通过以下方式引入: python from pyspark.sql import SparkSes...
DropDuplicates(String, String[]) 返回一个新的DataFrame,其中删除了重复行,仅考虑列的子集。 DropDuplicates() 返回一个新的DataFrame,它仅包含此DataFrame中的唯一行。 这是 Distinct () 的别名。 DropDuplicates(String, String[]) 返回一个新的DataFrame,其中删除了重复行,仅考虑列的子集。
读取或创建一个Dataframe,假设名为df。 指定要检查重复的列,假设列名为col1、col2。 使用dropDuplicates()方法根据指定列对Dataframe进行去重操作: 代码语言:txt 复制 val filteredDF = df.dropDuplicates(Seq("col1", "col2")) 这将返回一个新的Dataframe,其中不包含重复的行。
// 导入SparkSessionimportorg.apache.spark.sql.SparkSession// 创建SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("DataFrame Deduplication").getOrCreate()// 读取数据valdf=spark.read.format("csv").option("header","true").load("data.csv")// 根据某个字段进行去重valdeduplicatedDf=df.dropDupli...
dropDuplicates是DataFrame的一个方法,用于去除指定列上的重复记录。相比DISTINCT,dropDuplicates更加灵活,可以指定去重的列。例如,去除user_table中基于user_id的重复记录: val distinctDF = user_table.dropDuplicates(Seq("user_id")) 为了优化性能,可以只比较关键列,避免对所有列进行比较。 3. 使用窗口函数 在某些...
Spark学习之Dataset (DataFrame) 的基础操作 有类型操作 1.转换类型的操作 转换类型的操作主要包含:flatMap、map、mapPartitions、transform、as (1)flatMap 方法描述:通过flatMap可以将一条数据转为一个数组, 后再展开这个数组放入 Dataset valds:Dataset[String] =Seq("hello spark","hello hadoop").toDS()...
在对spark sql 中的dataframe数据表去除重复数据的时候可以使用dropDuplicates()方法 dropDuplicates()有4个重载方法 第一个def dropDuplicates(): Dataset[T] = dropDuplicates(this.columns) 这个方法,不需要传入任何的参数,默认根据所有列进行去重,然后按数据行的顺序保留每行数据出现的第一条。
如果需要去重,我们可以使用dropDuplicates()方法。这个方法会根据 DataFrame 中的列来去除重复的行。 valdeduplicatedDF=df.dropDuplicates() 1. 如果需要根据特定的列去重,可以传递一个列名数组作为参数: valdeduplicatedDF=df.dropDuplicates(Seq("column1","column2")) ...
使用DataFrame进行非重复计数的方法如下: 创建DataFrame:首先,需要将数据加载到DataFrame中。可以从各种数据源(如文件、数据库等)加载数据,或者通过编程方式创建DataFrame。 去重操作:使用DataFrame的dropDuplicates方法可以对DataFrame中的数据进行去重操作。该方法会基于指定的列进行去重,默认情况下会对所有列进行比较。
Dataset与DataFrame的区别是DataFrame的一行记录中没有指定特定的数据类型,而 Dataset 的一行中的数据都是明确类型的。import org.apache.spark.sql.Encoders // 指定类型为Encoders.STRING val dataSet = spark.createDataset(Array( "李明,20,15552211521", "王红,19,13287994007", "刘三,21,15552211523" ))(...