本篇文章我将在DataFrame中浏览,整理,查询数据,然后使用Spark转换数据,以及使用SQL查询数据。 创建新代码单元格,并输入以下代码,DataFrame提供count和distinct等函数,可用于汇总、分组和筛选其包含的数据。 本段代码从名为df的DataFrame中选择CustomerName和Email两列,然后赋值给变量customers;distinct函数删除DataFrame中的...
functionfrom thedplyr packagetosort the dataframe in R, to sort one column in ascending and another column in descending order, pass both columns comma separated to the arrange() function, and usedesc()to arrange in descending order. For more details refer tosort dataframe by multiple col...
Order DataFrame by one descending and one ascending column in R R Sort Vector Reorder Columns of DataFrame in R Add/append an element to listin R References https://www.rdocumentation.org/packages/base/versions/3.6.2/topics/order
val sc: DataFrame = sparkSession.sql("select * from sale_course").toDF() val csc: DataFrame = sparkSession.sql("select * from course_shopping_cart").toDF() println("===DF API===") import org.apache.spark.sql.functions._ broadcast(sc) .join(csc,Seq("courseid")) .select("courseid...
core:负责处理数据的输入/输出,从数据源获取数据,输出 DataFrame; catalyst:SQL 的解析,绑定,优化以及生成物理计划 hive:负责对 hive 数据的处理 hive-thriftserver:提供 CLI 和 JDBC 接口等。 论论文 SparkSQL Catalyst 的解析流程图: SQL 语句经过Antlr4解析,生成Unresolved Logical Plan ...
SQL Query/ DataFrame ——> Unresolved Logical Plan 未决断的 逻辑执行计划 (SQL语法的校验) ——> 通过Catlog分析校验表名列名等信息 ——> 逻辑执行计划 Logical Plan ——> 逻辑优化(比如谓词下推等)生产一个优化后的逻辑执行计划 Optimized Logical Plan ——> 物理执行计划 ——> Cost Model(代价选择)...
第一步:SparkSession 的 sql(sqlText: String): DataFrame 为例,描述 SQL 语句的解析过程: def sql(sqlText: String): DataFrame = { Dataset.ofRows(self, sessionState.sqlParser.parsePlan(sqlText)) } 1. 2. 3. 第二步:调用 parse 方法将 SQL 解析为抽象语法树(调用的是SparkSqlParser父类AbstractSq...
spark.sql.cbo.joinReorder.enabled FALSE Enables join reorder in CBO. spark.sql.cbo.starSchemaDetection FALSE When true, it enables join reordering based on star schema detection. spark.sql.columnNameOfCorruptRecord _corrupt_record The name of internal column for storing raw/un-parsed JSON and CS...
其次，DataFusion 支持用于构建逻辑查询计划的 SQL 和 DataFrame API，以及能够使用线程对分区数据源（CSV...
spark.sql.retainGroupColumns Controls whether to retain columns used for aggregation or not (in RelationalGroupedDataset operators). Default: true Use SQLConf.dataFrameRetainGroupColumns method to access the current value. spark.sql.runSQLOnFiles ...