spark sql 数据去重 在对spark sql 中的dataframe数据表去除重复数据的时候可以使用dropDuplicates()方法 dropDuplicates()有4个重载方法 第一个def dropDuplicates(): Dataset[T] = dropDuplicates(
2. 使用dropDuplicates方法 dropDuplicates是DataFrame的一个方法,用于去除指定列上的重复记录。相比DISTINCT,dropDuplicates更加灵活,可以指定去重的列。例如,去除user_table中基于user_id的重复记录: val distinctDF = user_table.dropDuplicates(Seq("user_id")) 为了优化性能,可以只比较关键列,避免对所有列进行比较。
SparkSQLdropDuplicates spark sql 数据去重 在对spark sql 中的dataframe数据表去除重复数据的时候可以使⽤dropDuplicates()⽅法 dropDuplicates()有4个重载⽅法 第⼀个def dropDuplicates(): Dataset[T] = dropDuplicates(this.columns)这个⽅法，不需要传⼊任何的参数，默认根据所有列进⾏去重，然后按...
# 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...
我们可以使用dropDuplicates操作去除重复数据,并指定基于哪些列进行判断。在本例中,我们选择基于ID列进行去重: val dfWithoutDuplicates=df.dropDuplicates("ID") 1. 运行以上代码后,dfWithoutDuplicates将为我们去重后的结果: 可以看到,重复的记录已经被成功去除。
DataFrame.DropDuplicates 方法 参考 定义 命名空间: Microsoft.Spark.Sql 程序集: Microsoft.Spark.dll 包: Microsoft.Spark v1.0.0 重载 DropDuplicates(String, String[]) 返回一个新的DataFrame,其中删除了重复行,仅考虑列的子集。 DropDuplicates()
data_dropdup = data.drop_duplicates() # 对指定字段进行去重操作 data_dropdup = data.drop_duplicates(['C', 'F']) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 8. dataframe 的属性 8.1 数据框的索引重排列 适用于数据框筛选、合并等导致索引不连续的情况 ...
show() ds.dropDuplicates("age").show() // 按照列名去重 } 1.1.8、集合操作 1)except 2)intersect 3)union 4)limit @Test def collection(): Unit = { val ds1 = spark.range(1, 10) val ds2 = spark.range(5, 15) ds1.except(ds2).show() ds1.intersect(ds2).show() ds1.union(ds2)...
在Spark中,可以使用DataFrame或SQL来实现非重复计数。 使用DataFrame进行非重复计数的方法如下: 创建DataFrame:首先,需要将数据加载到DataFrame中。可以从各种数据源(如文件、数据库等)加载数据,或者通过编程方式创建DataFrame。 去重操作:使用DataFrame的dropDuplicates方法可以对DataFrame中的数据进行去重操作。该方法会基...
Spark2.x学习笔记:14、 Spark SQL程序设计 14.1 RDD的局限性 RDD仅表示数据集,RDD没有元数据,也就是说没有字段语义定义。 RDD需要用户自己优化程序,对程序员要求较高。 从不同数据源读取数据相对困难。 合并多个数据源中的数据也较困难。 14.2 DataFrame和Dataset ...