2.2 方法.createDataFrame(data, schema=None, samplingRatio=None, verifySchema=True):从RDD 、一个列表、或者pandas.DataFrame 中创建一个DataFrame参数:data:输入数据。可以为一个RDD、一个列表、或者一个pandas.DataFrame schema:给出了DataFrame 的结构化信息。可以为:一个字符串的列表:给出了列名信息。此时每一...
// 导入SparkSessionimportorg.apache.spark.sql.SparkSession// 创建SparkSessionvalspark=SparkSession.builder().appName("DataFrame Deduplication").getOrCreate()// 读取数据valdf=spark.read.format("csv").option("header","true").load("data.csv")// 根据某个字段进行去重valdeduplicatedDf=df.dropDuplic...
5、 as(alias: String) 返回一个新的dataframe类型,就是原来的一个别名 6、 col(colName: String) 返回column类型,捕获输入进去列的对象 7、 cube(col1: String, cols: String*) 返回一个GroupedData类型,根据某些字段来汇总 8、 distinct 去重 返回一个dataframe类型 ...
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...
dropDuplicates是DataFrame的一个方法,用于去除指定列上的重复记录。相比DISTINCT,dropDuplicates更加灵活,可以指定去重的列。例如,去除user_table中基于user_id的重复记录: val distinctDF = user_table.dropDuplicates(Seq("user_id")) 为了优化性能,可以只比较关键列,避免对所有列进行比较。 3. 使用窗口函数 在某些...
加载数据源文件为DataFrame: 代码语言:txt 复制 data = spark.read.text("path_to_file") 其中,"path_to_file"是数据源文件的路径。 使用split函数将每行文本拆分为单词: 代码语言:txt 复制 words = data.select(explode(split(data.value, " ")).alias("word")) ...
这段代码的意思是从tdw 表中读取对应分区的数据,select出表格中对应的字段(这里面的字段名字就是表格字段名字,需要用双引号)toDF将筛选出来的字段转换成DataFrame,在进行groupBy操作,这里的groupBy操作跟TDW hive操作是一样的意思,对指定字段进行分组操作,count函数用来计数计数,这里得到的DataFrame最后有一个”count”命...
5、 as(alias: String) 返回一个新的dataframe类型,就是原来的一个别名 6、 col(colName: String) 返回column类型,捕获输入进去列的对象 7、 cube(col1: String, cols: String) 返回一个GroupedData类型,根据某些字段来汇总 8、 distinct 去重 返回一个dataframe类型 ...
在Spark SQL中,DISTINCT操作会触发Shuffle操作,以确保所有相同的数据都被发送到同一个分区进行去重处理。 示例代码: SELECT DISTINCT column1, column2 FROM your_table; 或者,在DataFrame API中: val uniqueDF = df.distinct() 2. 使用groupBy操作 groupBy操作在Spark SQL中也可以用来去重,它允许你对指定的列进行...
createDataFrame(l,['name','age']) >>> df.agg(countDistinct(df.age, df.name).alias('c')).collect() [Row(c=2)] >>> df.agg(countDistinct("age", "name").alias('c')).collect() [Row(c=2)] 20.pyspark.sql.functions.current_date() 以日期列的形式返回当前日期。 21.pyspark.sql...