SparkSQL这块儿从1.4开始支持了很多的窗口分析函数,像row_number这些,平时写程序加载数据后用SQLContext 能够很方便实现很多分析和查询,如下 val sqlContext = new SQLContext(sc) sqlContext.sql(“select ….”) 然而我看到Spark后续版本的DataFrame功能很强大,想试试使用这种方式来实现比如row_number这种功能,话不...
4.DataFrame join的两种方式 普通join和join(table,seq()) seq会去重 5.withColum 对DataFrame新增列 6.排序函数加开窗 RANK() 排序相同时会重复,总数不会变 1,2,2,4 DENSE_RANK() 排序相同时会重复,总数会减少 1,2,2,3 ROW_NUMBER() 会根据顺序计算 1,2,3,4 开窗:Window.partitionBy() 注意:使用...
使用row_number().over(Windo.orderBy(ColName)),生成按某列排序后,新增单调递增,连续的一列。操作完后分区数变为1。id列从1开始 val w = Window.orderBy("age") df.repartition(2).withColumn("id", row_number().over(w)).show() 1. 2. 结果: +---+---+---+ |name|age| id| +---+...
8、 distinct 去重 返回一个dataframe类型 9、 drop(col: Column) 删除某列 返回dataframe类型 10、 dropDuplicates(colNames: Array[String]) 删除相同的列 返回一个dataframe 11、 except(other: DataFrame) 返回一个dataframe,返回在当前集合存在的在其他集合不存在的 12、 explode[A, B](inputColumn: String, ...
5、 first() 返回第一行 ,类型是row类型 6、 head() 返回第一行 ,类型是row类型 7、 head(n:Int)返回n行 ,类型是row 类型 8、 show()返回dataframe集合的值 默认是20行,返回类型是unit 9、 show(n:Int)返回n行,,返回值类型是unit 10、 table(n:Int) 返回n行 ,类型是row 类型 ...
7、 head(n:Int)返回n行 ,类型是row 类型 8、 show()返回dataframe集合的值 默认是20行,返回类型是unit 9、 show(n:Int)返回n行,,返回值类型是unit 10、 table(n:Int) 返回n行 ,类型是row 类型 dataframe的基本操作 1、 cache()同步数据的内存 ...
Row对象 DataFrame中每条数据封装在Row中,Row表示每行数据,具体哪些字段位置,获取DataFrame中第一条数据。 如何构建Row对象:传递value即可,官方实例代码: from pyspark.sql import Row // Create a Row from values. Row(value1, value2, value3, ...) ...
7、 head(n:Int)返回n行 ,类型是row 类型 8、 show()返回dataframe集合的值 默认是20行,返回类型是unit 9、 show(n:Int)返回n行,,返回值类型是unit 10、 table(n:Int) 返回n行 ,类型是row 类型 DataFrame的基本操作 1、 cache()同步数据的内存 ...
Row对象 DataFrame中每条数据封装在Row中,Row表示每行数据,具体哪些字段位置,获取DataFrame中第一条数据。 如何构建Row对象:传递value即可,官方实例代码: frompyspark.sqlimportRow//Create a Rowfromvalues.Row(value1,value2,value3,...) 如何获取Row中每个字段的值呢?
RDD的计算更倾向于map和reduce方式,而DataFrame含有schema元信息更容易与sql计算方式相结合; RDD选择去重使用了groupBy+maxBy方法,一气呵成;DataFrame则使用row_number+window+orderBy方法,逻辑清晰;两者处理方式所展现的spark函数式编程的精妙之处都值得探索和学习。