DataFrame 物件 備註 這是Sort () 函式的別名。 適用於 Microsoft.Spark latest 產品版本 Microsoft.Spark latest OrderBy(String, String[]) 傳回依指定運算式排序的新資料集。 C# 複製 public Microsoft.Spark.Sql.DataFrame OrderBy (string column, params string[] columns); 參數 column String 要排序...
val df = spark.read .format("csv") .option("header", "true") .load("data.csv") 1. 2. 3. 4. 5. 步骤3:使用orderBy方法对DataFrame进行排序 使用orderBy方法对DataFrame进行排序,默认情况下是升序排序。 // 使用orderBy方法对DataFrame进行排序,默认升序 val sortedDf = df.orderBy("column_name"...
方法描述:as[Type]算子的主要作用是将弱类型的Dataset转为强类型的Dataset, 它有很多适用场景, 但是最常见的还是在读取数据的时候, 因为DataFrameReader体系大部分情况下是将读出来的数据转换为DataFrame的形式, 如果后续需要使用Dataset的强类型API, 则需要将DataFrame转为Dataset. 可以使用as[Type]算子完成这种操作 @T...
对于Spark Dataframe大数据的分组可以通过groupby完成 18)Join 我们通过Join操作对Spark Dataframe的不同数据表进行连接聚合。 19)OrderBy 可以通过orderby对spark Dataframe数据进行排序操作。 4.Spark SQL 操作 《更多资料 → 数据科学工具速查 | Spark使用指南(SQL版)》 1)通过SQL对数据进行操作 除了使用DataFrame AP...
DataFrame dataFrame= hc.sql("执行SQL") #通过HiveContext创建DataFrame DataFrame dataFrame2 = hc.createDataFrame(JavaRDD, schema) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 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...
在Apache Spark中,可以使用orderBy函数对DataFrame进行排序操作,通过指定列名和排序方式来实现反向排列。 以下是在Apache Spark中反向排列DataFrame的步骤: 导入必要的库和模块: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import desc 创建SparkSession对象: 代码语言:txt 复制 ...
一、DataFrame对象的生成 val ss = SparkSession.builder() .appName("ta") .master("local[4]") .config("spark.mongodb.input.uri","mongodb://username:password@192.168.1.3:27017/log.") .config("spark.mongodb.output.uri","mongodb://username:password@192.168.1.3:27017/log") ...
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。
scala> val peopleDF=spark.sql("select * from default.people")peopleDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int ... 1 more field]scala> peopleDF.show+---+---+---+| name|age| address|+---+---+---+|zhangsan| 22| chengdu|| wangwu| 33| beijing|| lisi| 28...
本Notebook基于Spark官网的Quick Start, 使用测试数据,实验PySpark DataFrame的功能:创建,显示数据,选择和存取数据,数据分组,保存和读取,使用SQL 4,运行本Notebook需要的第3方库 运行本Notebook需要安装pyspark库,如果没有安装,打开Anaconda的command窗口,运行如下命令: ...