直接分组: SELECT l.course_id,l.start_time FROM lesson l GROUP BY l.course_id; 1. 这里我们可以结合第一张图来看下,GROUP BY之后,start_time字段的数据就是对应该course_id的第一条数据的时间(逻辑有点绕)。如果我们想要取最早的start_time,我们就要结合ORDER BY,但是MySQL在处理GROUP BY之前,是不会按...
### 步骤2:使用窗口函数对数据进行分组排序 ```markdown ```scala import org.apache.spark.sql.expressions.Window import org.apache.spark.sql.functions._ // 定义窗口规范 val windowSpec = Window.partitionBy("group_column").orderBy(desc("value_column")) // 使用窗口函数进行分组排序 val rankedDf...
sqlContext.sql("select a.theyearmonth,b.ordernumber,c.amount from tbDate as a join tbStock as b join tbStockDetail as c on a.dateID = b.dateID and b.ordernumber = c.ordernumber").registerTempTable("tempyearmonthorder") 然后把临时表缓存一下,否则也会出现上面 Spark SQL 中提到的性能问...
在SparkSQL中当Job中产生产生Shuffle时,默认的分区数(spark.sql.shuffle.partitions)为200,在实际项目中要合理的设置。可以设置在: 6.SparkSQL 数据清洗API 1.去重方法 dropDuplicates 功能:对DF的数据进行去重,如果重复数据有多条,取第一条 2.删除有缺失值的行方法 dropna 功能:如果数据中包含null,通过dropna来进...
2、partition by和group by有何区别? 3、partition by只是将原始数据进行名次排列(记录数不变) 4、group by是对原始数据进行聚合统计(记录数可能变少, 每组返回一条) 5、使用rank over()的时候,空值是最大的,如果排序字段为null, 可能造成null字段排在最前面,影响排序结果。
show() import org.apache.spark.sql.functions._ ds.select(expr("sum(age)")).show() } 1.2.2、新建列 @Test def column(): Unit = { val ds = Seq(Person("zhangsan", 12), Person("lisi", 18), Person("zhangsan", 8)).toDS() import org.apache.spark.sql.functions._ // select ...
StructType tmp=DataTypes.createStructType(fieldList); DataFrame df=sqlContext.createDataFrame(rdd_row, tmp); df.registerTempTable("tmp_sc"); DataFrame df_agg= sqlContext.sql("select name,count(distinct(sc)) from tmp_sc group by name");//去重后分组求和统计df_agg.show();...
sql.{DataFrame, Row, SparkSession} /** * Author: LiYahui * Date: Created in 2019/3/1 10:57 * Description: TODO spark 算子求分组topN,需要实现组内排序 * Version: V1.0 */ object GroupedTopN { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark: SparkSession = SparkSession.builder()...
Spark框架是一个统一分析引擎,可以针对任何类型分析都可以处理数据,类似Hadoop框架,包含很多模块Module。Spark 1.0开始,模块如下所示:基础模块Core、高级模块:SQL、Streaming、MLlib及GraphX等 代码语言:javascript 复制 1、Core:核心模块 数据结构:RDD将数据封装到RDD集合,调用集合函数处理数据2、SQL:结构化数据处理...
Spark框架是一个统一分析引擎,可以针对任何类型分析都可以处理数据,类似Hadoop框架,包含很多模块Module。Spark 1.0开始,模块如下所示:基础模块Core、高级模块:SQL、Streaming、MLlib及GraphX等 代码语言:javascript 复制 1、Core:核心模块 数据结构:RDD将数据封装到RDD集合,调用集合函数处理数据2、SQL:结构化数据处理...