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从scala中的其他两个数据集的特定列创建新的数据集

在Scala中,可以使用DataFrame API或Dataset API来处理数据集。要从两个数据集中的特定列创建新的数据集,可以使用DataFrame API的select()方法或Dataset API的select()方法。

DataFrame API示例:

代码语言:txt
复制
import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Create New Dataset from Specific Columns in Scala")
  .getOrCreate()

// 创建两个DataFrame
val df1 = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/dataset1.csv")
val df2 = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/dataset2.csv")

// 选择特定列创建新的DataFrame
val newDF = df1.select("column1", "column2").join(df2.select("column3", "column4"), df1("column1") === df2("column3"))

// 显示新的DataFrame
newDF.show()

Dataset API示例:

代码语言:txt
复制
import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Create New Dataset from Specific Columns in Scala")
  .getOrCreate()

// 创建两个Dataset
val ds1 = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/dataset1.csv").as[MyClass1]
val ds2 = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("path/to/dataset2.csv").as[MyClass2]

// 选择特定列创建新的Dataset
val newDS = ds1.select(ds1("column1"), ds1("column2")).join(ds2.select(ds2("column3"), ds2("column4")), ds1("column1") === ds2("column3"))

// 显示新的Dataset
newDS.show()

在上述示例中,我们首先使用SparkSession创建了一个Spark应用程序的入口点。然后,我们使用spark.read.format().option().load()方法从CSV文件中加载两个数据集,并将它们分别赋值给df1和df2(或ds1和ds2)。接下来,我们使用select()方法选择要包含在新数据集中的特定列,并使用join()方法将两个数据集连接起来。最后,我们使用show()方法显示新的数据集。

请注意,示例中的路径和列名应根据实际情况进行替换。此外,如果数据集中的列具有不同的名称,需要相应地更改join()方法中的列名。

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