deptDF = spark.createDataFrame(data=dept, schema = deptColumns) deptDF.printSchema() deptDF.show(truncate=False) 运行结果: Emp Dataset +---+---+---+---+---+---+---+ |emp_id|name |superior_emp_id|year_joined|emp_dept_id|gender|salary| +---+---+---+---+---+---+-...
(6,"Brown",2,"2010","50","",-1) \ ] empColumns = ["emp_id","name","superior_emp_id","year_joined", \ "emp_dept_id","gender","salary"] empDF = spark.createDataFrame(data=emp, schema = empColumns) empDF.printSchema() empDF.show(truncate=False) dept = [("Finance",10)...
比如,select * from df1 join df2 on df1.col1=df2.col2 ,这时候会把df1 和df2的col1列都选上,就有了重复列。而一般我们会指定 select df1.col1,df2.col2,...这样避免重复的列名。 (2)两个DataFrame做JOIN操作的时候,有些列也具有相同的列名,但你并没有使用它们做关联 比如,表1和表2都具有列名c...
15、 intersect(other: DataFrame) 返回一个dataframe,在2个dataframe都存在的元素 16、 join(right: DataFrame, joinExprs: Column, joinType: String) 一个是关联的dataframe,第二个关联的条件,第三个关联的类型:inner, outer, left_outer, right_outer, leftsemi df.join(ds,df("name")===ds("name") ...
可以使用join方法连接不同的DataFrame: # 连接两个DataFramejoined_data = df1.join(df2,"id","inner")# 显示连接结果joined_data.show() 6 窗口函数 窗口函数可以在DataFrame中执行聚合计算,同时保留原始行的信息。以下是一个窗口函数的示例: frompyspark.sql.windowimportWindow# 定义窗口规范window_spec = Windo...
join常用方法: spark2.x版本中默认不支持笛卡尔积操作。通过参数spark.sql.crossJoin.enabled开启,方式如下: spark.conf.set("spark.sql.crossJoin.enabled", "true") DataFrame输出操作 DataFrame API在提供了很多输出操作方法.save方法可以将DataFrame保存成文件,save操作有一个可选参数SaveMode,用这个参数可以指定如...
内连接 select * from df1 join df2 on df1.key1=df2.key1 */ scala> val df3 = df1.join(df2,"key1") df3: org.apache.spark.sql.DataFrame = [key1: string, key2: int ... 3 more fields] scala> df3.printSchema root |-- key1: string (nullable = true) ...
从上面的例子中可以看出,DataFrame基本把SQL函数给实现了,在hive中用到的很多操作(如:select、groupBy、count、join等等)可以使用同样的编程习惯写出spark程序,这对于没有函数式编程经验的同学来说绝对福利。 三、函数说明及其用法 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Data...
在每个工作节点内部执行连接计算，这可以降低网络的 IO，但会加大每个 Worker Node 的 CPU 负担。是否采用广播方式进行 Join 取决于程序内部对小表的判断，如果想明确使用广播方式进行 Join，则可以在 DataFrame API 中使用 broadcast 方法指定需要广播的小表：empDF.join(broadcast(deptDF), joinExpression).show()
join操作 不支持的操作 基础操作:选择、映射、聚合 我们可以对流式dataset/dataframe执行所有类型的操作,包括untyped操作,SQL类操作,typed操作。 case classDeviceData(device: String, type: String, signal: Double, time: DateTime) val df: DataFrame = ... // streaming DataFrame with IOT device data with ...