3. 执行distinct和collect_set 现在,我们可以执行去重和集合收集。我们将使用distinct()来获取不重复的值,并且使用collect_set来收集这些值。 frompyspark.sqlimportfunctionsasF# 统计distinct数量distinct_count=data.select(target_column).distinct().count()# 使用collect_set收集所有唯一值unique_values=data.select(...
val gid = AttributeReference("gid", IntegerType, nullable = false)() val groupByMap = a.groupingExpressions.collect { case ne: NamedExpression => ne -> ne.toAttribute case e => e -> AttributeReference(e.sql, e.dataType, e.nullable)() } val groupByAttrs = groupByMap.map(_._2) ....
collect_set spark.sql('''SELECT type1, COLLECT_SET(type2) as type2 FROM collect_test GROUP BY type1''').show() +---+---+|type1|type2|+---+---+|a2|[b4,b5]||a1|[b1,b3,b2]|+---+---+ collect后返回的是一个数组,可以通过array[x]来调用数据...
collect_set:把一个分组中的列合成为集合,数据去重,格式是['a','b'] 用于连接文本数组的函数,通过sep把数组中的item分割开,连接成一个字符串: concat_ws(sep,[str | array(str)]+) 举个例子,把每个用户的game,通过逗号连接起来: selectuid ,concat_ws(",",collect_list(game))asgame_listfromuser_gam...
生成:collect_set(struct(a.lesson_id,b.lesson_title,b.lesson_type_id)) 查询:where array_contains(字段, 17(目标值)) 13. 修改表名 ALTER TABLE 原表 RENAME TO目标表 14. first_value(),last_value 15. 获取周几 date_format(字段(时间戳格式), 'u') ...
, collect_set(cid)over(partition by pid) as cid_set , row_number() over(partition by pid) as rn -- 用于去重 from t ) select pid, size(cid_set) cid_set_size from p where rn=1; 结果: +---+---+ | pid | cid_set_size...
导读:在滴滴SQL任务从Hive迁移到Spark后,Spark SQL任务占比提升至85%,任务运行时间节省40%,运行任务需要的计算资源节省21%,内存资源节省49%。在迁移过程中我们沉淀出一套迁移流程, 并且发现并解决了两个引擎在语法,UDF,性能和功能方面的差异。 一、迁移背景 ...
Spark SQL中的去重 在Spark SQL中,去重通常可以通过DISTINCT关键字或groupBy操作实现。虽然它们在逻辑上都可以达到去重的效果,但在性能和适用场景上有所不同。 1. 使用DISTINCT关键字 DISTINCT是SQL中最直接的去重方式,它可以直接对指定的列进行去重。在Spark SQL中,DISTINCT操作会触发Shuffle操作,以确保所有相同的数据...
生成:collect_set(struct(a.lesson_id,b.lesson_title,b.lesson_type_id)) 查询:where array_contains(字段,17(目标值)) 13.修改表名 ALTER TABLE 原表 RENAME TO 目标表 14.first_value(),last_value 15.获取周几 date_format(字段(时间戳格式),'u') ...
# 去重API dropDuplicates,无参数是对数据进行整体去重df.dropDuplicates().show()# API 同样可以针对字段进行去重,如下传入age字段,表示只要年龄一样,就认为你是重复数据df.dropDuplicates(['age','job']).show() 删除有缺失值的行方法 dropna 功能:如果数据中包含null,通过dropna来进行判断,符合条件就删除这一行...