据我所知,在两个表(比如a& b)之间的左外部连接中,无论右侧表中的行中的值是什么,都会检索连接左侧表中的所有行。那么为什么我们需要一个'ON‘子句来指定一个条件,就像这样:
select * from a LEFT OUTER JOIN b on a.some_column1 = b.some_column2;
为什么需要"a.some_column1 = b.some_column2“这句话。
我需要在Spark DataFrame中的列的每个单元格上应用一个方法。我正在使用一个数据库来查找单元格的值。我使用的UDF将Database作为输入,如下所示,但它不起作用并返回一个错误。
from pyspark.sql.functions import udf, col
import random
asndb = pyasn.pyasn('/dbfs/mnt/geoip/ipasn.db')
def asn_mapper(ip, asndb):
try:
ret = asndb.lookup(ip)
ret = ret[0]
if ret
我想知道是否可以在pyspark中使用QuantileDiscretizer转换器获得percentile_rank的结果。 这样做的目的是为了避免计算整个列的percent_rank,因为它会生成以下错误: WARN WindowExec: No Partition Defined for Window operation!
Moving all data to a single partition, this can cause serious performance degradation. 我遵循的方法是首先使用QuantileDiscretizer,然后规范化为0,1 from
我有三份数据如下。
df_prod
Year ID Name brand Point
2020 20903 Ken KKK 2000
2019 12890 Matt MMM 209
2017 346780 Nene NNN 2000
2020 346780 Nene NNN 6000
df_miss
Name brand point
Holy HHH 345
Joshi JJJ 900
df_sale
ID Name Year brand
12
我正在尝试将SQL查询转换为Pyspark。SQL查询如下所示。在以下条件满足的情况下,我需要设置ZIPCODE='0‘。
UPDATE COUNTRY_TABLE SET COUNTRY_TABLE.ZIPCODE = "0"
WHERE (((COUNTRY_TABLE.STATE)="TN" Or
(COUNTRY_TABLE.STATE)="DEL" Or
(COUNTRY_TABLE.STATE)="UK" Or
(COUNTRY_TABLE.STATE)="UP" Or
(COUNTRY_
我正在编写一个星星之火应用程序,在这个应用程序中,我需要根据位于sql server数据库中的历史数据对流数据进行评估。
现在的想法是,spark将从数据库中获取历史数据,并将其保存在内存中,并根据它对流数据进行评估。
现在我得到的流数据是
import re
from pyspark import SparkContext
from pyspark.streaming import StreamingContext
from pyspark.sql import SQLContext,functions as func,Row
sc = SparkContext("local[2
这是我在pgAdmin4中执行的查询:
update point
set grid_id_new=g.grid_id
from grid as g
where (point.region='EMILIA-ROMAGNA'and st_within(point.geom,g.geom))
Point是一个3400万条记录表,描述一个点几何(16 GB - 20列)
Grid是一个1000万记录表,描述一个多多边形几何图形(网格)(4GB)
我希望我的点表与它们所在的网格ID相关联。查询输出在24分钟内更新了250万条记录(因为我按区域过滤)。
我觉得花了太多时间。
这些是我的电
我对数据库的概念非常陌生,目前正在学习如何设计数据库。我有一张表,下面有几列...
这是在mysql中:
1. Names - text - unique but might change in future
2. Result - varchar - not unique
3. issues_id - int - not unique
4. comments - text - not unique
5. level - varchar - not unique
6. functionality - varchar - not unique
我不能选择上述任何列作为主键,因为它们将来可能会更改
我正在尝试将pyspark dataframe列从字符串数组转换为字符串。 df: text
[this, is, a, book, that, I, like] 我需要: text
"this, is, a, book, that, I, like" 基于How to convert column of arrays of strings to strings?, 我的py3代码: import pyspark.sql.functions as F
t = df.withColumn('text', F.concat_ws(", &
我尝试按下表中的所有contentId值进行选择和分组,其中匹配条件可以是几个不同的值。
ContentId值实际上表示汽车,所以我需要根据值为'GMC‘、值为'sedan’、值为'automatic‘的所有争用项进行选择和分组。
也就是说,我正在尝试选择所有自动变速器的GMC轿车。
像这样的查询显然失败了
select * from modx_site_tmplvar_contentvalues WHERE
`value` = 'gmc' and
`value` = 'tacoma'
group by contentid
我不知道如何创
我正在学习PySpark。在中,有一个例子:
from pyspark.ml.linalg import Vectors
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression
# Prepare training data from a list of (label, features) tuples.
training = spark.createDataFrame([
(1.0, Vectors.dense([0.0, 1.1, 0.1])),
(0.0, Vectors.dense([2.0, 1.0, -1.
在使用.join()时,如何在pyspark中指定许多条件
示例:使用hive:
query= "select a.NUMCNT,b.NUMCNT as RNUMCNT ,a.POLE,b.POLE as RPOLE,a.ACTIVITE,b.ACTIVITE as RACTIVITE FROM rapexp201412 b \
join rapexp201412 a where (a.NUMCNT=b.NUMCNT and a.ACTIVITE = b.ACTIVITE and a.POLE =b.POLE )\
但在PySpark中,我不知道如何制作它,因为以下是:
df
我在这里找到了一些主题,但我仍然找不到适合我的查询的设置。
这是查询,在localhost上运行得很好:
@cars = Car.find_by_sql('SELECT cars.*, COUNT(cars.id) AS counter
FROM cars
LEFT JOIN users ON cars.id=users.car_id
GROUP BY cars.id ORDER BY counter DESC')
但是在H