在Spark SQL中,dropDuplicates函数是一个用于去除数据集中重复行的有用工具。下面,我将根据你的要求详细解释这个函数。 1. 解释Spark SQL中dropDuplicates函数的作用 dropDuplicates函数的主要作用是移除DataFrame中的重复行。默认情况下,它会考虑所有列来判断行的唯一性。不过,你也可以通过指定一个或多个列的子集来定义...
* possibility of duplicates. * *@grouptypedrel*@since2.0.0 */defdropDuplicates(colNames:Array[String]):Dataset[T] =dropDuplicates(colNames.toSeq) 第四个def dropDuplicates(col1: String, cols: String*) 传入的参数为字符串,在方法体内会把你传入的字符串组合成一个序列再调用第二个方法。 /** * ...
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...
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。
# 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
# 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() 网页链接 功能:如果数据中包含null,通过dropna来进行判断,符合条件就删...
DropDuplicates() 返回一个新的DataFrame,它仅包含此DataFrame中的唯一行。 这是 Distinct () 的别名。 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。 C# publicMicrosoft.Spark.Sql.DataFrameDropDuplicates(stringcol,paramsstring[] cols); ...
4. sortWithinPartitions + dropDuplicates DataFrame中,可以先将分区内数据进行排序,然后通过dropDuplicates将重复的数据删除. sortWithinPartitions: 将分区内的数据进行排序,通过源码我们可以看出此算子和sql中sort by作用相同,并且此算子是对每个executor中数据进行排序,并不会发生shuffle,所以效率较高.但是此算子并没办...
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。
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)...