//col()/column()引用列可单独使用,也可与DataFrame一起使用df.col(),df.column() //但语法糖就不能与DataFrame一起使用。 import org.apache.spark.sql.functions.{expr,col,column} df.select( df.col("col1"), col("col1"), column("col1"), 'col1, $"col1", expr("col1") ).show(2) ...
创建DataFrame 现在,我们已经创建了RDD,利用SparkSession的read.json方法,RDD将会被转换成一个DataFrame,以下是创建DataFrame的代码: xs_chapter = spark.read.json(jsonRDD) 1. 创建一个临时表 利用DataFrame的.createOrReplaceTempView方法创建一个临时视图表: xs_chapter.createOrReplaceTempView("xs_chapter") 1. ...
17、 limit(n: Int) 返回dataframe类型 去n 条数据出来 18、 na: DataFrameNaFunctions ,可以调用dataframenafunctions的功能区做过滤 df.na.drop().show(); 删除为空的行 19、 orderBy(sortExprs: Column*) 做alise排序 20、 select(cols:string*) dataframe 做字段的刷选 df.select($“colA”, $“colB...
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, outputColumn: String)(f: (A) ⇒ Tr...
正如前文所提到的,Spark 2.0 中, Scala 和 Java API 中的 DataFrame 只是 Row 类型的 Dataset,因此DataFrame和Dataset本质上是一套API。与使用强类型的 Scala/Java Dataset “类型化转换” 相比,这些操作也被称为 “非类型化转换” 。 show方法 show方法用于将DataFrame的内容打印出来, ...
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的功能。 show方法有四种调用方式,分别为, (1)show 只显示前20条记录。 示例: jdbcDF.show 1 1 结果: (2)show(numRows: Int) ...
功能:展示DataFrame中的数据, 默认展示20条 语法: 如图,某个df.show后的展示结果 DSL - printSchema方法 功能: 打印输出df的schema信息 语法: DSL - select 功能:选择DataFrame中的指定列(通过传入参数进行指定) 语法: 可传递: • 可变参数的cols对象, cols对象可以是Column对象来指定列或者字符串 列名来指定列...
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age"]) # 添加新列 df_with_new_column = df.withColumn("birth_year", year(df["age"])) # 显示DataFrame df_with_new_column.show() 上述代码中,我们使用了withColumn方法来添加名为"birth_year"的新列,通过year函数将年龄列转换为出生年份。最后,使...
("age").agg(Map("age" ->"count")).show();df.groupBy("age").avg().show();都可以 15、 intersect(other: DataFrame) 返回一个dataframe,在2个dataframe都存在的元素 16、 join(right: DataFrame, joinExprs: Column, joinType: String) 一个是关联的dataframe,第二个关联的条件,第三个关联的类型:...
简介:大数据Spark DataFrame/DataSet常用操作1 1 一般操作:查找和过滤 1.1 读取数据源 1.1.1读取json 使用spark.read。注意:路径默认是从HDFS,如果要读取本机文件,需要加前缀file://,如下 scala> val people = spark.read.format("json").load("file:///opt/software/data/people.json")people: org.apache....