Spark:相较于Pandas中有多种实现两个DataFrame连接的方式,Spark中接口则要单一许多,仅有join一个关键字,但也实现了多种重载方法,主要有如下3种用法: // 1、两个DataFrame有公共字段,且连接条件只有1个,直接传入连接列名 df1.join(df2, "col") // 2、有多个字段,可通过Seq传入多个字段 df1.join(
// 1、两个DataFrame有公共字段,且连接条件只有1个,直接传入连接列名df1.join(df2,"col")// 2、有多个字段,可通过Seq传入多个字段df1.join(df2,Seq("col1","col2")// 3、两个DataFrame中连接字段不同名,此时需传入判断连接条件df1.join(df2,df1("col1")===df2("col2"))// 注意,上述连接条件中,...
Scala-Spark:FilterDataFrame性能和优化 、 到目前为止,我可以通过以下两种方法来实现: // first methodval dfTransformedOne = df.filter($"id".isin(dfList:_*)) // second methodval dfI 浏览21提问于2019-04-18得票数1 回答已采纳 1回答 pyspark列中的访问名 ...
using builtin-java classes where applicable sc.defaultParallelism Out[4]: 2 rdd1=sc.parallelize(range(1,10),3) rdd2=rdd1.map(lambda x:x+1) list1=rdd2.collect() In[8]: print(list1) [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] type(list1) Out[9]: list rdd1=sc.parallelize([1,2,...
def sql(sqlText: String): DataFrame = withActive { val tracker = new QueryPlanningTracker ...
class pyspark.sql.DataFrame(jdf, sql_ctx) 一个以列名为分组的分布式数据集合 一个DataFrame 相当于一个 与spark sql相关的table,可以使用SQLContext中的各种函数创建。 people = sqlContext.read.parquet("...") Once created, it can be manipulated using the various domain-specific-language (DSL) function...
val teenagerNamesDF = spark.sql("SELECT name FROM people WHERE age BETWEEN 13 AND 19") teenagerNamesDF.show() +---+ | name| +---+ |Justin| +---+ 3、MySQL Spark SQL可以通过JDBC从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame,通过对DataFrame一系列的计算后,还可以将数据再写回关系型数据库中...
people.registerTempTable("people")// sqlContext.sql方法可以直接执行SQL语句val teenagers = sqlContext.sql("SELECT name, age FROM people WHERE age >= 13 AND age <= 19")// SQL查询的返回结果是一个DataFrame,且能够支持所有常见的RDD算子// 查询结果中每行的字段可以按字段索引访问:teenagers.map(t ...
在这个数据驱动的时代,信息的处理和分析变得越来越重要。而在众多的大数据处理框架中, Apache Spark 以其独特的优势脱颖而出。
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