Spark DataFrame的null值处理方法 在Spark中,我们可以使用一些方法来处理DataFrame中的null值。下面是一些常用的方法: 1. filter方法 通过使用filter方法,我们可以筛选出不包含null值的行。以下是一个示例: valfilteredDF=df.filter($"columnName".isNotNull) 1. 2. drop方法 使用drop方法可以删除包含null值的行或...
读取一张parquet存储的hive表,对某列进行排序orderBy,排序结果根据filter,最终选择一列为想要的DataFrame。 scala> val df = spark.sql("select * from feature_data_xyf").orderBy($"formatted_ent_name".desc).filter($"is_listed" === 1).select($"label") scala> df.explain(true)== Analyzed Logica...
在编写Spark任务时采用Spark SQL向Oracle存数据,对RDD与DateFrame进行了去空值(如下但不限于以下几种)处理后仍然会有ORA-01400: 无法将 NULL 插入,百思不得其解。 最后想到Spark框架采用Scala语言编写,虽然与Java一样都是JVM语言,但在语言类型上还是不同之处。 XXRDD.filter(xx.isEmpty) XXRDD.filter(xx != ...
13、 filter(conditionExpr: String): 刷选部分数据,返回dataframe类型 df.filter(“age>10”).show(); df.filter(df(“age”)>10).show(); df.where(df(“age”)>10).show(); 都可以 14、 groupBy(col1: String, cols: String*) 根据某写字段来汇总返回groupedate类型 df.groupBy(“age”).agg(M...
我被pig的性能文档搞糊涂了,关于跨输入连接空值的问题。正如文档正确声明的那样:“来自A和B的空值不会被收集在一起”,因此优化器在连接之前对它们进行过滤是非常有意义的:B1 =filterB by x is not null;pig优化器会自动执行此操作吗?我问的原因是我们有许多性能问题,而根本原因就是:( ...
二、首先考虑单独两行映射 df.filter(col("yes").isNotNull).select(col("event"),col("yes")).withColumn("userid",explode(split(col("yes")," "))).drop($"yes").withColumn("status",lit("yes")).show(3)+---+---+---+| event| userid|status|+---+---+---+|1159822043|197596445...
对于Double可以直接使用:bianliang.isNaN判断其是否是空值,那么在一个多行多列的DataSet或者DataFrame中怎么进行处理呢。一、几种查找空值的方法1、Column方法column.isNull/column.isNotNull/column.isNaNdf("col1").isNull df.filter(df("col1").isNull)就可以获取所有col1列为空值的行了。 //获取col1字段...
在Spark DataFrame中,groupBy是一种用于对数据进行分组聚合的操作。当使用groupBy时,可以传入一个或多个列名,以便按照这些列的值进行分组。通常情况下,groupBy操作会将数据按照指定的列进行分组,并对每个组进行聚合操作(如求和、计数、平均值等)。 对于忽略groupBy中in为空的列的情况,可以通过使用过滤(filter)操作来实...
Spark SQL DataFrame中有关filter的问题？我有一个DataFrame，类似 [图片] 其中的单元格数据类型是String...
DataSet引入了更丰富的、更容易使用的API操作。这些操作是基于High Level抽象的,而且基于实体类的操作,例如:进行groupBy、agg、select、sum、avg、filter等操作会容易很多。 性能优化 使用DataFrame和DataSet API在性能和空间使用率上都有大幅地提升。 DataFrame和DataSet API是基于Spark SQL引擎之上构建的,会使用Catalyst生...