在RDD的转换操作中,也是使用distinct()方法进行去重操作 DataFrame的操作 val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)//初始化SQLContext对象为sqlContext,sqlContext对象是Spark SQL的入口点。 var df = sqlContext.read.format("json").load("D:\\Long\\Spark\\employee.json")//使用json格式...
代码位于org.apache.spark.sql.execution.Aggregation类中,这段注释的大概意思是,尽管functionsWithDistinct可以包含多个dinstinct聚合函数,但是所有的distinct聚合函数是作用在同一列上,例如[COUNT(DISTINCT foo), MAX(DISTINCT foo)];否则就是不合法的,例如[COUNT(DISTINCT bar), COUNT(DISTINCT foo)],是不合法的。 ...
- `array_distinct`:去重数组中的元素 - `array_except`:返回第一个数组中与第二个数组不同的元素 - `array_intersect`:返回两个数组的交集 - `array_union`:返回两个数组的并集 - `array_join`:将数组中的元素连接成字符串 下面是一个使用`array_contains`函数的示例: ```markdown ```scala import org...
首先来看distinct,这个顾名思义,就是去除重复。和SQL当中的distinct是一样的,这个操作的输入是两个集合RDD,执行之后会生成一个新的RDD,这个RDD当中的所有元素都是unique的。有一点需要注意,执行distinct的开销很大,因为它会执行shuffle操作将所有的数据进行乱序,以确保每个元素只有一份。如果你不明白shuffle操作是什么意...
接下来就是去重,这个好办 spark sql有专门的函数array_distinct 接下来聚合 emmm 果然concat不属于聚合函数 我有collect_list 但还是出错了 collect_list虽然是聚合函数,但接下来写出的时候时候 多了一个中括号是什么鬼 emmmm 我估计是把数组当程整个元素收集了 那有没有其他的聚合函数 不会产生类似的情况呢???
具体请参考:Spark SQL文本字符串处理函数及应用。 合并多个长字符串,并且移除字符串中重复的内容。例如,要实现以下效果,可以参考以下组合函数。 array_join(array_union(split([地区1],','),split([地区2],',')),',') --或者-- concat_ws(',',array_distinct(split(concat_ws(',',[地区1],[地区2]...
name,array_agg(courses)ascourses from student group by name)lateral viewexplode(courses)exploded_coursesascourse; 需求4: 需要统计每门课有多少同学选修?数据是学生和课程组合起来的。 courses 是字符串类型 代码语言:javascript 复制 select course,count(distinct name)asstudent_countfrom(--踩坑1中的 temp ...
Spark.Sql 程序集: Microsoft.Spark.dll 包: Microsoft.Spark v1.0.0 从数组中删除重复值。 C# 复制 [Microsoft.Spark.Since("2.4.0")] public static Microsoft.Spark.Sql.Column ArrayDistinct (Microsoft.Spark.Sql.Column column); 参数 column Column 要应用的列 返回 Column Column 对象 属性 ...
aggregate 数组、函数的初始值、函数表达式 SELECT aggregate(array(1, 2, 3), 0, (x,y)->x+y);6 array_distinct 数组内去重 select array_distinct(collect_list(id)) from data;[1,2,3,4,5] array_except 数组内去除 select array_except(col,col) from (select collect_list(id) col from data...
因此在我们的开发过程中,能避免则尽可能避免使用reduceByKey、join、distinct、repartition等会进行shuffle的算子,尽量使用map类的非shuffle算子。这样的话,没有shuffle操作或者仅有较少shuffle操作的Spark作业,可以大大减少性能开销。 Broadcast与map进行join代码示例 ...