6)select。选择特定查询结果,详见Pandas vs Spark:获取指定列的N种方式。 7)distinct。distinct在SQL中用于对查询结果去重,在Pandas和Spark中,实现这一操作的函数均为drop_duplicates/dropDuplicates。 8)order by。order by用于根据指定字段排序,在Pandas和Spark中的实现分别如下
SparkSQL中最简单的去重方式是使用DISTINCT关键字。该关键字可以作用于单行或多行数据,去除完全相同的记录。例如,要去除user_table表中重复的user_id,可以使用以下SQL语句: SELECT DISTINCT user_id FROM user_table; 然而,当处理大规模数据集时,直接使用DISTINCT可能会成为性能瓶颈。为了优化性能,可以考虑以下策略: 缓...
val uniqueDF = df.distinct() 2. 使用groupBy操作 groupBy操作在Spark SQL中也可以用来去重,它允许你对指定的列进行分组,并可以对每个组应用聚合函数(虽然去重时通常不需要聚合函数)。groupBy同样会触发Shuffle操作,但与DISTINCT相比,它提供了更多的灵活性,尤其是在需要同时进行分组和聚合时。 示例代码: SELECT colum...
在RDD的转换操作中,也是使用distinct()方法进行去重操作 DataFrame的操作 val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)//初始化SQLContext对象为sqlContext,sqlContext对象是Spark SQL的入口点。 var df = sqlContext.read.format("json").load("D:\\Long\\Spark\\employee.json")//使用json格式...
DISTINCT 不仅限于 COUNT 函数,所有的聚合函数都可以使用。 二、对表进行分组 1.GROUP BY 子句 --语法: --SELECT <列名1>, <列名2>, ... --FROM <表名> --GROUP BY <列名1>, <列名2>, ...; 1. 2. 3. 4. --示例 SELECT shohin_bunrui AS '商品种类',...
创建DataFrame:可以使用SparkContext上的createDataFrames方法将一个已知的RDD映射为一个DataFrame。可以使用read方法 从外部数据源中加载数据或直接使用Spark SQL的内置函数创建新的DataFrame。创建DataFrame后,需要定义列名、列类型等元信息。 选择和过滤:使用select()方法来选择特定列或重命名列。使用where()和filter()方...
聚合函数分别放在不同的列表中;例如,给定一个SQL:select count(distinct name),sum(age),max(id) from student,那么 count(distinct name)和sum(age),max(id) 将被会分别两个列表(functionsWithDistinct和functionsWithoutDistinct)中;接下来还有一个判断,位于截图代码中437行,如果functionsWithDistinct的长度大于1,...
在FROM子句中嵌套子查询,子查询的结果作为中间过渡表,进而作为外部SELECT语句的数据源。ALL:返回重复的行。为默认选项。其后只能跟*,否则会出错。DISTINCT:从结果集移除重复的行。所要查询的表必须是已经存在的表,否则会出错。FROM嵌套子查询中,子查询必须要取别名,
在HAVING子句中嵌套子查询,子查询结果将作为HAVING子句的一部分。ALL:返回重复的行。为默认选项。其后只能跟*,否则会出错。DISTINCT:从结果集移除重复的行。groupby_expression:可以是单字段,多字段,也可以是聚合函数,字符串函数等。operator:此操作符包含等式操作
当SQL中不存在分组字段时,Count Distinct操作仅生成一个Reduce 任务,该任务会对全部数据进行去重统计;当SQL中存在分组字段时,可能某些Reduce 任务需要去重统计的数量非常大。如: -- 直接distinct select distinct id as id_cnt from dattable; -- 适用group by 替换 select t.id from (select id from dattable...