在Spark DataFrame中,groupBy 和agg 是两个非常强大的操作,它们允许你对数据进行分组和聚合。下面我将详细解释这两个操作,并提供代码示例来演示它们的组合使用。 1. 理解Spark DataFrame的groupby操作 groupBy 操作允许你根据一个或多个列对DataFrame进行分组。分组后的DataFrame可以进一步进行聚合操作,比如求和、计数、求...
在Spark中,DataFrame是一种数据结构,类似于关系型数据库中的表。DataFrame由行和列组成,每列都有一个名称和数据类型。多列的DataFrame Groupby agg()是DataFrame的一种操作,用于对多个列进行分组并进行聚合计算。 具体来说,Groupby agg()操作可以按照指定的列或列组进行分组,然后对每个分组应用一个或多个聚...
DataFrame.agg(*exprs) 对不带组的整个DataFrame进行聚合(df.groupBy().agg()的缩写)。 DataFrame.alias(alias) 返回一个设置了别名的新DataFrame。 DataFrame.collect() 以Row列表的形式返回所有记录。 DataFrame.columns 以列表形式返回所有列名。 DataFrame.count () 返回此Dataframe中的行数。 DataFrame.describe(...
Group By、Rank和Aggregate是Spark数据帧(DataFrame)中常用的操作,用于对数据进行分组、排序和聚合。 Group By(分组): Group By操作用于将数据按照指定的列或表达式进行分组,然后对每个分组进行聚合操作。在Spark中,可以使用groupBy()方法来实现分组操作。例如,假设有一个数据框df,包含两列"category"和"value",我...
如何实现“spark dataframe groupby agg collect_list” 简介 在Spark中,我们可以使用DataFrame API来进行数据操作和处理。其中,对于groupby操作,我们可以使用agg函数来聚合数据,并使用collect_list函数来将分组后的数据集合成一个列表。在本文中,我将向你展示如何实现“spark dataframe groupby agg collect_list”。
groupBy + agg 聚合 作为聚合函数agg,通常是和分组函数groupby一起使用,表示对分组后的数据进行聚合操作;如果没有分组函数,默认是对整个dataframe进行聚合操作。 explode分割 # 为给定数组或映射中的每个元素返回一个新行 from pyspark.sql.functions import split, explode df = sc.parallelize([(1, 2, 3, 'a ...
一、DataFrame对象的生成 Spark-SQL可以以其他RDD对象、parquet文件、json文件、hive表,以及通过JDBC连接到其他关系型数据库作为数据源来生成DataFrame对象。本文将以MySQL数据库为数据源,生成DataFrame对象后进行相关的DataFame之上的操作。 文中生成DataFrame的代码如下: ...
1、agg(expers:column*) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 df.agg(max("age"), avg("salary")) df.groupBy().agg(max("age"), avg("salary"))2、 agg(exprs: Map[String, String]) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 map类型的 df.agg(Map("age"->"max","salary"->"avg")) ...
DataFrame的操作API汇总如下图所示: 1)Agg 可以通过agg操作对spark Dataframe的数据进行聚合统计。 2)Alias Alias操作主要是对spark Dataframe的字段进行重命名操作。 3)Cache cache用于对数据持久化,对应操作下的数据,不会在spark计算过程中反复计算。 4)Collect ...
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...