DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=_NoDefault.no_default, squeeze=_NoDefault.no_default, observed=False, dropna=True):使用映射器或按一Series列对 DataFrame 进行分组。 groupby
group By聚合在DataFrame列上 dataFrame.groupBy(dataFrame("department")).sum("salary").show(false) 1. 如果用SQL来理解的话,是这样的 select sum(salary) from table group by department 1. 总的来说,group by之后,后面跟的sum,min,max,avg等等可以是其它的列。如果使用count的话,那么就是求分组字段出现...
是指在Spark中使用group by子句对Dataframe进行分组操作时,所依据的列的值。 在Spark中,Dataframe是一种分布式数据集,类似于关系型数据库中的表。通过使用group by子句,可以将Dataframe按照指定的列进行分组,并对每个分组进行聚合操作。 列值是指Dataframe中某一列的具体取值。在group by子句中,可以选择一个或多...
SchemaRDD作为Apache Spark 1.0版本中的实验性工作,它在Apache Spark 1.3版本中被命名为DataFrame。...对于熟悉Python pandas DataFrame或者R DataFrame的读者,Spark DataFrame是一个近似的概念,即允许用户轻松地使用结构化数据(如...
二、DataFrame对象上Action操作 1、show:展示数据 以表格的形式在输出中展示jdbcDF中的数据,类似于select * from spark_sql_test的功能。 show方法有四种调用方式,分别为, (1)show 只显示前20条记录。 示例: jdbcDF.show 结果: (2)show(numRows: Int) ...
5.过滤,拿到想要的数据 ——DataFrame.filter(条件).show 6.数据分组并计数 ——DataFrame.groupBy("字段名称").count().show 实例操作 // 查询全表数据scala> personDF.show +---+---+---+ | id| name|age| +---+---+---+ |1|zhangsan|20...
groupBy 最终会去新建一个RelationalGroupedDataset,而这个方法提供count(),max(),agg(),等方法。值得一提的是,这个类在spark1.x的时候类名为“GroupedData”。看看类中的注释吧 groupByKey 可以发现最后生成和返回的类是KeyValueGroupedDataset。这是dataset的子类,表示聚合过之后的dataset。
简介:大数据Spark DataFrame/DataSet常用操作1 1 一般操作:查找和过滤 1.1 读取数据源 1.1.1读取json 使用spark.read。注意:路径默认是从HDFS,如果要读取本机文件,需要加前缀file://,如下 scala> val people = spark.read.format("json").load("file:///opt/software/data/people.json")people: org.apache....
Partition count: 1 让我们浏览一下代码。导入的类是一样的。为了简化这个过程,SparkSession的实例是一个私有成员,在start()方法中进行了初始化。剩下的代码使用三个封装的方法进行处理: buildWakeRestaurantsDataframe()构建包含维克县餐馆的dataframe。 buildDurhamRestaurantsDataframe()构建包含Durham县餐馆的dataframe。
group by agepeopledataframe.groupBy("age").count().show()spark.stop()}} 看看运行结果,查看Schema信息我们刚刚看过来,下面就只放后面的操作结果截图。 1、show的方法来得到我们的内容(注意show方法默认只显示20条数据,要想显示多少可以自己指定,在括号内输入多少条就可以了) ...