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。
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...
# 去除具有空值的记录df_cleaned=df.na.drop()# 显示预处理后的数据df_cleaned.show() 1. 2. 3. 4. 5. 4.3 数据去重 利用DataFrame 的dropDuplicates()方法进行去重,示例代码如下: # 根据特定列进行去重df_deduplicated=df_cleaned.dropDuplicates(["column1","column2"])# 显示去重后的数据df_deduplicat...
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()...
DataFrame的去重操作是通过对DataFrame应用一系列的转换操作来实现的。dropDuplicates方法实际上是对DataFrame应用了distinct和groupBy操作。 在去重过程中,Spark会将数据按照指定的字段进行分组,并对每组数据进行聚合操作。通过聚合操作,Spark可以将每组数据中的重复记录合并为一个记录。
9、 drop(col: Column) 删除某列 返回dataframe类型 10、 dropDuplicates(colNames: Array[String]) 删除相同的列 返回一个dataframe 11、 except(other: DataFrame) 返回一个dataframe,返回在当前集合存在的在其他集合不存在的 12、 explode[A, B](inputColumn: String, outputColumn: String)(f: (A) ⇒ Tr...
在Spark中,可以使用DataFrame或SQL来实现非重复计数。 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...
10、 dropDuplicates(colNames: Array[String]) 删除相同的列 返回一个dataframe 11、 except(other: DataFrame) 返回一个dataframe,返回在当前集合存在的在其他集合不存在的 12、 explode[A, B](inputColumn: String, outputColumn: String)(f: (A) ⇒ TraversableOnce[B])(implicit arg0: scala.reflect.api....
10、 dropDuplicates(colNames: Array[String]) 删除相同的列 返回一个dataframe 11、 except(other: DataFrame) 返回一个dataframe,返回在当前集合存在的在其他集合不存在的;这个操作非常有用呀 12、 explode[A, B](inputColumn: String, outputColumn: String)(f: (A) ⇒ TraversableOnce[B])(implicit arg0:...