DataFrame的一个强大之处就是我们可以将它看作是一个关系型数据表,然后可以通过在程序中 使用spark.sql() 来执行SQL语句查询,结果返回一个DataFrame。 如果想使用SQL风格的语法,需要将DataFrame注册成表,采用如下的方式: SQL风格语法 - 使用SQL查询 pyspark.sql.functions 包 PySpark提供了一个包: pyspark.sql.functi...
DataFrame表结构 spark spark dataframe 操作 目录创建DataFrameList,toDF:使用List[Tuple]包装每行记录,结合toDF接口,,转化为DataFrameDataFrameRDD,StructType:推荐使用RDD和schema,生成DataFrameRDD,StructType:补充,单个元素构成一行记录,使用Row.apply()RDD,StructType:补充,多个元素构成一行记录,使用Row.fromSeq( DataFrame...
Action 操作1、 collect() ,返回值是一个数组,返回dataframe集合所有的行2、 collectAsList() 返回值是一个java类型的数组,返回dataframe集合所有的行3、 count() 返回一个number类型的,返回dataframe集合的行数4、 describe(cols: String*) 返回一个通过数学计算的类表值(count, mean, stddev, min, and max)...
通过SparkSession对象的createDataFrame方法来将RDD转换为DataFrame,这里只传入列名称,类型从RDD中进行推断, 是否允许为空默认为允许(True)。 DataFrame的代码构建 - 基于RDD方式2 将RDD转换为DataFrame方式2: 通过StructType对象来定义DataFrame的“表结构”转换 RDD DataFrame的代码构建 - 基于RDD方式3 将Naa转换为ae\e...
take和takeAsList方法会将获得到的数据返回到Driver端,所以,使用这两个方法时需要注意数据量,以免Driver发生OutOfMemoryError 使用和结果略。 二、DataFrame对象上的条件查询和join等操作 以下返回为DataFrame类型的方法,可以连续调用。 1、where条件相关 (1)where(conditionExpr: String):SQL语言中where关键字后的条件...
方便、简单的图查询:GraphFrames允许用户使用Spark SQL和DataFrame的API查询。 支持导出和导入图:GraphFrames支持DataFrame数据源,使得可以读取和写入多种格式的图,比如Parquet、JSON和CSV格式。 2.构建GraphFrames 获取数据集与代码 → ShowMeAI的官方GitHub https://github.com/ShowMeAI-Hub/awesome-AI-cheatsheets 运...
简介:【Spark】Spark Dataframe 常用操作(一行数据映射为多行) spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。 在实际工作中会遇到这样的情况,主要是会进行两个数据集的筛选、合并,重新入库。 首先加载数据集,然后在提取数据集的前几行过程中,才找到limit的函数。
import org.apache.spark.sql.functions.{col, lit, row_number} import org.apache.spark.sql.types.DataTypes val df = spark.createDataFrame(Seq( ("A", "20200501"), ("B", "20211121"), ("C", "20151230") )).toDF("BAI", "Date") df.withColumn("AAB", to_date(col("Date"),"yyyyMMdd...
函数式编程是spark编程的最大特点,而函数则是函数式编程的最小操作单元,这边主要列举DataFrame常用函数以及主要用法: Action操作 特别注意每个函数的返回类型 1、 collect() ,返回值是一个数组,返回dataframe集合所有的行 2、 collectAsList() 返回值是一个java类型的数组,返回dataframe集合所有的行 ...
python中的list不能直接添加到dataframe中，需要先将list转为新的dataframe,然后新的dataframe和老的...