第一步:左表id为1的行在右表中有,但是不满足第二个join条件,所以这行算是没join上,所以右表数据保留,右表为null 第二步:左表id为2的行在右表中有,也满足第二个join条件,所以左右表的数据都保留 可见,右表join中条件下不不推结果都一样,所以下推优化效果会更好,SparkSQL中的等价处理语句是: select a....
在上面的代码中,我们首先创建了一个SparkSession对象,然后读取了一个CSV文件作为数据源。接着创建了一个临时视图table,并在SQL语句中使用两个filter条件column1 = 'value1'和column2 > 10来对数据进行筛选。 4. 状态图 下面是一个状态图,展示了在SparkSQL中多个filter条件的应用过程: StartLoad_DataCreate_ViewAp...
在Spark中,可以使用两个条件来过滤数据集。以下是使用两个条件过滤Spark的方法: 1. 使用filter()函数:filter()函数是Spark中常用的过滤函数之一,它可以根据指定的条件过滤...
data2= sc.parallelize([('1','1'), ('2','2'), ('3','3')])### 找到两个list中 key 为 1 的对应值的集合## 自己写可能这么写data1.join(data2).collect()#[('1', ('a', '1')), ('3', ('c', '3')), ('2', ('b', '2'))]data1.join(data2).filter(lambdax: x[...
另一个广泛使用的函数是filter函数。此函数输入两个参数—一个条件和一个筛选列表。 如果想使用条件筛选列表,请使用filter函数。 my_list = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] # Lets say I want only the even numbers in my list. filtered_list = filter(lambda x:x%2==0,my_list) print(list(filtered...
另一种方法是使用filter函数,该函数可以接收一个函数作为参数,通过自定义函数来筛选数据。在函数中,可以根据多个条件来筛选数据,并返回满足条件的数据。 示例代码如下: 代码语言:txt 复制 import org.apache.spark.sql.functions._ val df = ... // DataFrame ...
String)].map{t=>(stringToLong(t._1),t._2)}.filter{t=>filterNum(t._1)}.show()+---+...
DataSet是Spark 1.6中添加的新接口，是DataFrame的扩展，它具有RDD的优点（强类型输入，支持强大的lambda函数）以及Spark SQL的优化执行引擎的优点。可以通过JVM对象构建DataSet，然后使用函数转换（map，flatMapfilter)。值得注意的是，Dataset API在Scala和 Java中可用，Python不支持Dataset API。另外，DataSet API可以...
学习Spark Sql时,在官方文档看到两个有意思的选项pathGlobFilter和recursiveFileLookup。 简单地说,两个都是只对基础文件格式生效,eg: parquet,orc,avro,json.csv,text; pathGlobFilter是根据正则筛选要读取的文件;而recursiveFileLookup设置为true,就会递归的读取文件, ...
SparkSQL -- 内置函数 - max, min, filter, orderBy 2020-09-01 15:01 −... 初入门径 0 2500 Min-Max容斥学习笔记 2019-12-05 10:25 −先给出定义,$Min(S)$代表集合$S$的最小元素,$Max(S)$代表集合$S$的最大元素 再给出结论:$Max(S)=\sum_{\phi \not= T \subseteq S} (-1)^...