Join(DataFrame) 與另一個DataFrame聯結。 Join(DataFrame, String) 使用指定的資料行與另一個DataFrame內部等價聯結。 Join(DataFrame, Column, String) 使用指定的聯結運算式,與另一個DataFrame聯結。 C# publicMicrosoft.Spark.Sql.DataFrameJoin(Microsoft.Spark.Sql.DataFrame right, Microsoft.Spark.Sql.Column join...
joinDF1.join(joinDF2, Seq("id", "name")) (4)、指定join类型 两个DataFrame的join操作有inner, outer, left_outer, right_outer, leftsemi类型。在上面的using多个字段的join情况下,可以写第三个String类型参数,指定join的类型,如下所示 joinDF1.join(joinDF2, Seq("id", "name"), "inner") 1 (5...
一种是直接写sql语句，这个需要有元数据库支持，例如Hive等，另一种是通过Dataset/DataFrame编写Spark应用...
DataFrame filteredStudentInfoDF = sqlContext.sql(sql); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 过滤完之后,得到的都是DataFrame对象,需要转换成JavaRDD结构,然后根据学生name这个key进行join操作: //将过滤后的DataFrame转成RDD,,然后进行join操作 JavaPairRDD<String, Tuple2<Integer, String>>...
在阐述Join实现之前,我们首先简单介绍SparkSQL的总体流程,一般地,我们有两种方式使用SparkSQL,一种是直接写sql语句,这个需要有元数据库支持,例如Hive等,另一种是通过Dataset/DataFrame编写Spark应用程序。如下图所示,sql语句被语法解析(SQL AST)成查询计划,或者我们通过Dataset/DataFrame提供的APIs组织成查询计划,查询计划...
Spark DataFrame中join与SQL很像,都有inner join, left join, right join, full join; 回到导航 spark join 看其原型 def join(right : DataFrame, usingColumns : Seq[String], joinType : String) : DataFrame def join(right : DataFrame, joinExprs : Column, joinType : String) : DataFrame ...
在阐述Join实现之前,我们首先简单介绍SparkSQL的总体流程,一般地,我们有两种方式使用SparkSQL,一种是直接写sql语句,这个需要有元数据库支持,例如Hive等,另一种是通过Dataset/DataFrame编写Spark应用程序。如下图所示,sql语句被语法解析(SQL AST)成查询计划,或者我们通过Dataset/DataFrame提供的APIs组织成查询计划,查询计划...
df1: org.apache.spark.sql.DataFrame = [k1: string, k2: int ... 1 more field] scala> val df2 = spark.createDataset(Seq(("a", 2,2), ("b",3,3), ("b", 2,1), ("c", 1,1)) ).toDF("k1","k2","k4") df2: org.apache.spark.sql.DataFrame = [k1: string, k2: int ....
对于Spark Dataframe大数据的分组可以通过groupby完成 18)Join 我们通过Join操作对Spark Dataframe的不同数据表进行连接聚合。 19)OrderBy 可以通过orderby对spark Dataframe数据进行排序操作。 4.Spark SQL 操作 《更多资料 → 数据科学工具速查 | Spark使用指南(SQL版)》 1)通过SQL对数据进行操作 除了使用DataFrame AP...