数据去重:使用 distinct() 或dropDuplicates() 方法可以从 DataFrame 或 Dataset 中删除重复的行。这将有助于减少数据冗余并提高查询性能。 from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder \ .appName("Remove Duplicates") \ .getOrCreate() data = [("Alice", 34), ("Bob", 45), (...
frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建 SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("Remove Duplicates")\.getOrCreate()# 创建 DataFrame 示例数据data=[("Alice",1),("Bob",2),("Alice",1),("Charlie",3)]df=spark.createDataFrame(data,["Name","Id"])# 使用 distinct() 去重distinct_df=d...
#创建udf,udf函数需要两个参数:#Function#Return type (in my case StringType())#在RDD中可以直接定义函数,交给rdd的transformatioins方法进行执行#在DataFrame中需要通过udf将自定义函数封装成udf函数再交给DataFrame进行调用执行frompyspark.sql.typesimportStringTypefrompyspark.sql.functionsimportudf ...
importorg.apache.spark.api.java.JavaRDD;importorg.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;importorg.apache.spark.sql.SparkSession;publicclassRemoveDuplicatesAndNulls{publicstaticvoidmain(String[]args){SparkSession spark=SparkSession.builder().appName("Remove Duplicates and Nulls").master("local[*]")....
sparksql 常用函数 ! expr - Logical not. % expr1 % expr2 - Returns the remainder afterexpr1/expr2. Examples: >SELECT2%1.8;0.2>SELECTMOD(2,1.8);0.2 & expr1 & expr2 - Returns the result of bitwise AND ofexpr1andexpr2. Examples:...
sparksql清空数据 spark数据清洗实例 导语 最近新学习了Spark中RDD的核心用法,为了巩固学习成果,于是使用Spark写了一个数据清洗的代码,正好之前使用过python中pandas对同样的数据做数据清洗,于是就把两种方式的代码都贴出来,做一个简单的对比 数据展示 豆瓣图书标签: 小说,[日] 东野圭吾 / 李盈春 / 南海出版公司 /...
C. remove D. exclude 答案:A 37.在Spark中,使用广播变量时,需要调用()方法来广播数据。 A. broadcast B. spread C. distribute D. scatter 答案:A 38. Spark Streaming中窗口操作的滑动间隔()窗口大小。 A.必须小于 B.可以小于、等于或大于 C.必须等于 D.必须大于 答案:B 39. Spark SQL中用于连接两个...
1. 解析json schema spark.sql("""select schema_of_json('[{"action_type":5,"action_time":1669039422,"product_id":1}]')""").show(false) # 解析json spark.sql("select from_json(orders, 'ARRAY<STRUCT<action_time: BIGINT, action_type: BIGINT, product_id: BIGINT>>') from df where...
from pyspark.sql.functions import *from pyspark.sql.types import *from datetime import date, timedelta, datetime import time 2、初始化SparkSession 首先需要初始化一个Spark会话(SparkSession)。通过SparkSession帮助可以创建DataFrame,并以表格的形式注册。其次,可以执行SQL表格,缓存表格,可以阅读parquet/json/csv...
from pyspark.sql.functions import trim # 去空格 a.createOrReplaceTempView("a") # 生成pyspark的dataframe a = spark.sql("select * from a").cache() # 查看数据head a.show(10) a.take(10) # 去重 df = df.dropDuplicates() df.select('A_field').distinct().count() ...