// 1.定义连接表达式val joinExpression = empDF.col("deptno") === deptDF.col("deptno")// 2.连接查询 empDF.join(deptDF,joinExpression).select("ename","dname").show()// 等价 SQL 如下：spark.sql("SELECT ename,dname FROM emp JOIN dept ON emp.deptno = dept.deptno").show()2.2 FULL...
hive (gulfstream_test)> select * from orders t1 join drivers t2 on (t1.driver_id = t2.driver_id) ; OK t1.order_id t1.driver_id t2.driver_id t2.car_id 1000 5000 5000 100 Time taken: 36.079 seconds, Fetched: 1 row(s) 1. 2. 3. 4. 5. LEFT OUTER JOIN 左外链接,输出连接键...
df[“name”] 输出具体内容df.select() 选择一列或多列 df.select(“name”) 切片df.select(df[‘name’], df[‘age’]+1) df[0] df.ix[0]df.first() df.head(2)df.head(2) 或者 df.take(2) df.tail(2) 切片df.ix[:3] 或者 df.ix[:”xx”] 或者 df[:”xx”] df.loc[] 通过标签...
df.join(df, Seq("city", "state"), "inner").show df.join(df, Seq("city", "state")).show Seq是指连接的字段,这个相当于 SELECTa.au_fname, a.au_lname, p.pub_nameFROMauthorsASaINNERJOINpublishersASpONa.city=p.cityANDa.state=p.stateORDERBYa.au_lnameASC, a.au_fnameASC 结果是 1 ...
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代码运行次数:0 运行 AI代码解释 // selectdf1.select($"ename",$"age",$"sal").show df1.select("ename","age","sal").show df1.select('ename, 'age,'sal).show df1.select(col("ename"),col("age"),col("sal")).show df1.select...
df.join(ds,df(“name”)===ds(“name”) and df(“age”)===ds(“age”),“outer”).show(); 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 ...
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Spark对join的支持很丰富,等值连接,条件连接,自然连接都支持。连接类型包括内连接,外连接,左外连接,右外连接,左半连接以及笛卡尔连接。 下面一一示例,先看内连接 /* 内连接 select * from df1 join df2 on df1.key1=df2.key1 */ scala> val df3 = df1.join(df2,"key1") ...
df.select("key").sample(false, 0.1) // 数据采样 .(k => (k, 1)).reduceBykey(_ + _) // 统计 key 出现的次数 .map(k => (k._2, k._1)).sortByKey(false) // 根据 key 出现次数进行排序 .take(10) // 取前 10 个。 (滑动可查看) 如果发现多数数据分布都较为平均,而个别数据比...