deptDF = spark.createDataFrame(data=dept, schema = deptColumns) deptDF.printSchema() deptDF.show(truncate=False) 运行结果: Emp Dataset +------+--------+---------------+-----------+-----------+------+------+ |emp_id|
(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...
Spark DataFrame中join与SQL很像,都有inner join, left join, right join, full join; 回到导航 spark join 看其原型 def join(right : DataFrame, usingColumns : Seq[String], joinType : String) : DataFrame def join(right : DataFrame, joinExprs : Column, joinType : String) : DataFrame joinType...
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...
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...
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()
Select(Column[]) 選取一組以資料行為基礎的運算式。 Select(String, String[]) 選取一組資料行。 這是 Select () 的變體,只能使用資料行名稱 (選取現有的資料行,也就是無法) 建構運算式。Select(Column[]) 選取一組以資料行為基礎的運算式。 C# 複製 public Microsoft.Spark.Sql.DataFrame Select(param...
第一步:左表id为1的行在右表中能找到相等的id,但是左表的id为1,是不满足第二个join条件的,所以左表这一条相当于没有和右表join上,所以左表的值value保留,而右表的value为null。 第二步:左表id为2 的行在右表中能找到,而且左表id为2的行的id大于1,两个join条件都满足,所以算是和右表join上了,所以...