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【技术分享】Spark DataFrame入门手册

一、简介 Spark SQLspark主要组成模块之一,其主要作用与结构化数据,与hadoop生态中hive是对标的。...而DataFrame是spark SQL一种编程抽象,提供更加便捷同时类同与SQL查询语句API,让熟悉hive数据分析工程师能够非常快速上手。    ...从上面的例子中可以看出,DataFrame基本把SQL函数给实现了,在hive中用到很多操作(如:select、groupBy、count、join等等)可以使用同样编程习惯写出spark程序,这对于没有函数式编程经验同学来说绝对福利...]) 删除相同 返回一个dataframe 11、 except(other: DataFrame) 返回一个dataframe,返回在当前集合存在其他集合不存在;这个操作非常有用呀 12、...,可以直接使用groupBy函数,比SQL语句更类似于自然语言。

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Pandas转spark无痛指南!⛵

].head()df.loc[:, columns_subset].head() PySpark在 PySpark 中,我们需要使用带有列名列表 select 方法来进行字段选择: columns_subset...df.iloc[:2].head() PySpark在 Spark 中,可以像这样选择前 n 行:df.take(2).head()# 或者df.limit(2).head()注意:使用 spark ...max', 'age':'mean'}) PySparkdf.groupBy('department').agg({'employee': 'count', 'salary':'max', 'age':...,可以像下面这样使用别名方法:df.groupBy('department').agg(F.count('employee').alias('employee'), F.max('salary').alias...另外,大家还是要基于场景进行合适工具选择:在处理大型数据集使用 PySpark 可以为您提供很大优势,因为它允许并行计算。 如果您正在使用数据集很小,那么使用Pandas会很快和灵活。

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PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame结合体

Column:DataFrame中每一数据抽象 types:定义了DataFrame中各数据类型,基本与SQL数据类型同步,一般用于DataFrame数据创建指定表结构schema functions...groupby/groupBy:分组聚合 分组聚合是数据分析中最为常用基础操作,其基本用法也与SQLgroup by关键字完全类似,既可直接根据某一字段执行聚合统计,也可根据某一简单运算结果进行统计...:删除指定 最后,再介绍DataFrame几个通用常规方法: withColumn:在创建新或修改已有较为常用,接收两个参数,其中第一个参数为函数执行后列名(若当前已有则执行修改,否则创建新...select等价实现,二者区别和联系是:withColumn是在现有DataFrame基础上增加或修改一,并返回新DataFrame(包括原有其他),适用于仅创建或修改单列;而select准确讲是筛选新...中相应函数用法和语法几乎一致,无需全部记忆,仅在需要查找使用即可。

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spark dataframe操作集锦(提取前几行,合并,入库等)

spark dataframe派生于RDD类,但是提供了非常强大数据操作功能。当然主要对类SQL支持。 在实际工作中会遇到这样情况,主要是会进行两个数据集筛选、合并,重新入库。...scala> val fes = hiveContext.sql(sqlss) fes: org.apache.spark.sql.DataFrame = [caller_num: string, is_sr...*) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 df.agg(max("age"), avg("salary")) df.groupBy().agg(max("age"), avg("salary"...) df.groupBy().agg(Map("age" -> "max", "salary" -> "avg")) 4、 apply(colName: String) 返回column类型,捕获输入进去对象...) 返回一个dataframe,返回在当前集合存在其他集合不存在 12、 explode[A, B](inputColumn: String, outputColumn: String)(f: (

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使用 Spark | 手把手带你十步轻松拿下 Spark SQL 使用操作

Spark SQL 具体实现方式是怎样?如何进行使用呢? 下面就带大家一起来认识 Spark SQL 使用方式,并通过十步操作实战,轻松拿下 Spark SQL 使用。...需要注意是,使用 SQL 语句访问该表,要加上 global_temp 作为前缀来引用,因为全局临时视图是绑定到系统保留数据库 global_temp 上。...聚集统计相关 使用 groupBy 算子搭配统计方式或 agg 可进行数据统计操作: // groupBy with sum, min, max, avg, count df1.groupBy("age...").sum("sal").show df1.groupBy("age").min("sal").show df1.groupBy("age").max("sal").show df1.groupBy(...4 Spark SQL 使用实战 有了上面及之前介绍理论知识为基础,下面手把手带大家十步轻松拿下 Spark SQL 使用操作,用实战形式实践学习到理论知识,以加深对 Spark SQL 印象与理解

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PySpark入门级学习教程,框架思维(中)

上一节可点击回顾下哈。《PySpark入门级学习教程,框架思维(上)》 ? Spark SQL使用 在讲Spark SQL前,先解释下这个模块。...这个模块是Spark中用来处理结构化数据,提供一个叫SparkDataFrame东西并且自动解析为分布式SQL查询数据。...我们通过使用Spark SQL来处理数据,会让我们更加地熟悉,比如可以用SQL语句、用SparkDataFrameAPI或者Datasets API,我们可以按照需求随心转换,通过SparkDataFrame...的话就是对整个DF进行聚合 # DataFrame.alias # 设置或者DataFrame别名 # DataFrame.groupBy # 根据某几列进行聚合,如有多用列表写在一起,如 df.groupBy...,通常用于分析数据,比如我们指定两个进行聚合,比如name和age,那么这个函数返回聚合结果会 # groupby("name", "age") # groupby("name") # groupby

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浅谈离线数据倾斜

出现数据倾斜,可能就是代码中使用了这些算子原因 。...做好裁剪和filter操作,以达到两表做join时候,数据量相对变小效果,避免笛卡尔积; Hive中进行表关联查询,尽可能将较大表放在Join之后。...5)不管是join还是groupby 请先在内层先进行数据过滤,建议只保留需要key值 6)取最大最小值尽量使用min/max;不要采用row_number 7)不要直接select * ;在内层做好数据过滤...Aggregation 建议打散key进行二次聚合:采用对非constant值、与key无关进行hash取模,不要使用rand类函数。...("partial_max")) .groupBy(col("key")).agg(max("partial_max").as("max")) Window 目前支持该模式下倾斜window(仅支持3.0

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Structured Streaming 编程指南

如果有新数据到达,Spark将运行一个 “增量” 查询,将以前 counts 与新数据相结合,以计算更新 counts,如下所示: ? 这种模式与许多其他流处理引擎有显著差异。...当子目录名为 /key=value/ ,会自动发现分区,并且对这些子目录进行递归发现。如果这些列出现在提供 schema 中,spark 会读取相应目录文件并填充这些。...如图所示,引擎跟踪最大 event-time 是蓝色虚线,并且在每个 trigger 开始设置 watermark 为 (max event time - '10 mins') 红线例如,当引擎发现...这与使用唯一标识符静态重复数据消除完全相同。该查询会存储所需一定量先前数据,以便可以过滤重复记录。...和事件时间进行重复数据删除 不使用 watermark:由于重复记录可能到达时间没有上限,会将来自过去所有记录数据存储为状态 val streamingDf = spark.readStream

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专业工程师看过来~ | RDD、DataFrame和DataSet细致区别

而右侧DataFrame却提供了详细结构信息,使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些,每名称和类型各是什么。DataFrame多了数据结构信息,即schema。...另一方面,Spark SQL在框架内部已经在各种可能情况下尽量重用对象,这样做虽然在内部会打破了不变性,但在将数据返回给用户,还会重新转为不可变数据。...上文讨论分区表提到分区剪 枝便是其中一种——当查询过滤条件中涉及到分区,我们可以根据查询条件剪掉肯定不包含目标数据分区目录,从而减少IO。...简单来说,在这类数据格式中,数据是分段保存,每段数据都带有最大值、最小值、null值数量等 一些基本统计信息。...此外,Spark SQL也可以充分利用RCFile、ORC、Parquet等列式存储格式优势,仅扫描查询真正涉及,忽略其余数据。

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