首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用Spark和Java8从数据帧中获取多个列的非重复值计数

Spark是一个开源的分布式计算框架,它提供了高效的数据处理能力和易于使用的API。Java8是一种流行的编程语言,具有丰富的功能和广泛的应用领域。

从数据帧中获取多个列的非重复值计数可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的Spark和Java8库:
代码语言:txt
复制
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
  1. 创建SparkSession对象:
代码语言:txt
复制
SparkSession spark = SparkSession.builder()
        .appName("ColumnDistinctCount")
        .master("local")
        .getOrCreate();
  1. 读取数据帧:
代码语言:txt
复制
Dataset<Row> dataframe = spark.read().format("csv")
        .option("header", "true")
        .load("path/to/your/data.csv");

这里假设数据以CSV格式存储,并且包含列头。

  1. 获取多个列的非重复值计数:
代码语言:txt
复制
List<String> columns = Arrays.asList("column1", "column2", "column3");
List<Long> distinctCounts = columns.stream()
        .map(column -> dataframe.select(column).distinct().count())
        .collect(Collectors.toList());

这里假设要获取的列分别为"column1"、"column2"和"column3",可以根据实际情况修改。

  1. 打印非重复值计数:
代码语言:txt
复制
for (int i = 0; i < columns.size(); i++) {
    System.out.println("Distinct count of " + columns.get(i) + ": " + distinctCounts.get(i));
}

这样就可以通过Spark和Java8从数据帧中获取多个列的非重复值计数了。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云分析数据库(AnalyticDB)、腾讯云数据仓库(TencentDB for TDSQL)、腾讯云数据湖(TencentDB for Data Lake)等。你可以通过访问腾讯云官方网站获取更详细的产品介绍和相关链接。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

20道BAT面试官最喜欢问JVM+MySQL面试题(含答案解析)

(static 常量 static 变量),编译后代码(字 节码)等数据 堆:初始化对象,成员变量 (那种 static 变量),所有的对象实例和数组都要 在堆上分配 栈:栈结构是栈组成...简而言之,第三 范式(3NF)要求一个数据库表不包含已在其它表已包含主关 键字信息。 >所以第三范式具有如下特征: >>1. 每一只有一个 >>2. 每一行都能区分。 >>3....有外键约束会影响插入删除性能,如果程序能够保证数据完整性, 那在设计数据库时就去掉外键。 3. 表中允许适当冗余,譬如,主题帖回复数量最后回复时间等 4....唯一索引: 与普通索引类似,不同就是:MySQL 数据库索引 必须唯一,但允许有空 3. 主键索引: 它是一种特殊唯一索引,不允许有空。一般是在建表 时候同时创建主键索引 4....列出某个数据库内所有表: show tables; 7. 获取表内所有 Field 对象名称类型 :describe table_name; 6.mysql 复制原理以及流程。

71300

Spark Structured Streaming高级特性

一,事件时间窗口操作 使用Structured Streaming基于事件时间滑动窗口聚合操作是很简单,很像分组聚合。在一个分组聚合操作,聚合被唯一保存在用户指定。...这与使用唯一标识符静态重复数据删除完全相同。该查询将存储先前记录所需数据量,以便可以过滤重复记录。与聚合类似,您可以使用带有或不带有watermark 重复数据删除功能。...A),带watermark:如果重复记录可能到达时间有上限,则可以在事件时间列上定义watermark ,并使用guid事件时间进行重复数据删除。...A),Count()- 无法数据集返回单个计数。 而是使用ds.groupBy().count()返回一个包含运行计数数据集。...这是使用检查点预写日志完成。您可以使用检查点位置配置查询,那么查询将将所有进度信息(即,每个触发器处理偏移范围)运行聚合(例如,快速示例计数)保存到检查点位置。

3.8K70

运营数据库系列之NoSQL相关功能

JSON,XML其他模型也可以通过例如Nifi、Hive进行转换存储,或者以键-对形式原生存储,并使用例如Hive进行查询。还可以通过JSONRest使用自定义实现来支持JSONXML。...可以使用快照导出数据,也可以正在运行系统导出数据,也可以通过离线直接复制基础文件(HDFS上HFiles)来导出数据Spark集成 ClouderaOpDB支持Spark。...目录是用户定义json格式。 HBase数据是标准Spark数据,并且能够与任何其他数据源(例如Hive,ORC,Parquet,JSON等)进行交互。...HBaseSpark Streaming成为了很好伴侣,因为HBase可以与Spark Streaming一起提供以下好处: • 即时获取参考数据或配置文件数据地方 • 以支持Spark Streaming...您可以CDPOperational Database 该系列开头开始。

96010

python数据分析——数据选择运算

综上所述,Python在数据分析数据选择运算方面展现出了强大能力。通过合理数据选择恰当运算处理,我们可以数据获取到宝贵信息洞见,为决策提供有力支持。...数据获取索引取值 使用单个或序列,可以DataFrame索引出一个或多个。...计数 【例】对于存储在该Python文件同目录下某电商平台销售数据product_sales.csv,形式如下所示,请利用Python对数据读取,并计算数据集每个数情况。...进行计数,此时应该如何处理?...关键技术:可以利用标签索引count()方法来进行计数,程序代码如下所示: 【例】对于上述数据集product_sales.csv,若需要特定行进行计数,应该如何处理?

12810

Spark常见20个面试题(含大部分答案)

但是当任务返回结果很大时,会引起Akka溢出,这时另一种方案是将返回结果以块形式放入存储管理模块,然后在Driver端获取数据块即可,因为存储管理模块内部数据传输是通过Socket连接,因此就不会出现...hdfs读取文件后,创建 RDD 对象 DAGScheduler模块介入运算,计算RDD之间依赖关系。...因此spark划分stage整体思路是:后往前推,遇到宽依赖就断开,划分为一个stage;遇到窄依赖就将这个RDD加入该stage。 8、Spark cache一定能提升计算性能么?...但是使用序列化方式持久化Java对象。 DISK_ONLY:使用序列化Java对象方式持久化,完全存储到磁盘上。...序列化存储数据,每个RDD就是一个对象。缓存RDD占用内存可能跟工作所需内存打架,需要控制好 14、Sparkrepartitioncoalesce异同?

1.3K10

Hive Spark 分区策略剖析

在Hive,分区可以基于多个进行,这些组合形成目录名称。例如,如果我们将“t_orders_name”表按照日期地区分区,那么目录名称将包含日期地区组合。...虽然可以使用 Spark SizeEstimator应用程序通过内存数据大小进行估算。但是,SizeEstimator会考虑数据数据内部消耗,以及数据大小。...,就是获取关键元组,然后使用目标数量Spark分区获取mod。...这里一个常见方法,是在使用这种方法时不显示设置分区(默认并行度缩放),如果不提供分区计数,则依赖Spark默认spark.default.parallelism。...在应用分区策略时,还可以通过一些优化措施来进一步提高分区性能效率,例如合理设置分区数、避免过多分区、减少重复数据等。

1.3K40

金融风控数据管理——海量金融数据离线监控方法

这种模式主要问题在于: 开发门槛高,要素负责同学需要掌握spark离线计算、mysql等数据增删数据,还需要手动配置例行化任务,在告警系统上登记注册等,耗时费力; 重复工作多,要素指标相似、重合度很高...衍生指标即指标计算仅仅依赖于数据源表,而不依赖与历史监控指标,例如PSI、迁移率等,这些指标描述了监控要素分布变化,其计算只依赖于源表的当前周期对比周期数据,不需要对监控指标进行衍生,如PSI...监控计算优化实例 - PSI计算20h到2h 在我们实践,发现对6w个数据psi等4个监控指标的计算,仅日表监控计算耗时长达20h+ ,计算耗时过大,长时间占用集群资源也会导致线上任务延迟。...PSI计算优化:4次遍历表到一次遍历表 相比缺失占比、零占比只需一次遍历表,计算psi@-1、psi@-6总共需要4次遍历表,具体如下: 遍历当前周期获取分段segs; 根据分段segs遍历当前周期获取分段计数...如下图所示,基于直方图PSI估算方法主要包括4个步骤: - 步骤一:遍历一次表,使用蓄水池采样数据(>10w),本地计算分段、统计各个分段计数,得到特征直方图分布h1,如下图; - 步骤二:历史结果拉取

2.7K10

面试:精通Java;面试官:来讲一下JVM虚拟机内存模型最底层原理,必须说详细说清楚,知其所以然。看完后,你还敢在简历上写精通Java吗?

方法调用相关知识: 方法调用时,创建栈,并压入虚拟机栈;方法执行完毕,栈出栈并被销毁, 栈里面存着是一种叫“栈东西,每个方法会创建一个栈,栈结构分为:局部变量表(基本数据类型对象引用...---- 3.程序计数器(Program Counter Register) 3.1类比X86架构IP指令指针寄存器 程序计数器又可翻译为PC寄存器,可类比汇编与微机原理X86架构CPUIP...3.2JVM程序计数器 它在JVM是一块较小内存空间,JVM支持多个线程同时运行,每个线程都有自己程序计数器。 它作用可以看作是当前线程所执行字节码行号指示器。...它用于存储已被虚拟机加载类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后代码等数据。 方法区逻辑上属于堆一部分,但是为了与堆进行区分,通常又叫“堆”。...元空间是使用本地内存(Native Memory)实现,也就是说它内存是不在虚拟机内,所以可以理论上物理机器还有多个内存就可以分配,而不用再受限于JVM本身分配内存 如果Metaspace空间占用达到了设定最大

32220

Structured Streaming 编程指南

例如,如果要每分钟获取IoT设备生成事件数,则会希望使用数据生成时间(即嵌入在数据 event-time),而不是 Spark 接收到数据时间。...在分组聚合,为用户指定分组每个唯一维护一个聚合(例如计数)。...(去重) 你可以使用事件唯一标识符对数据记录进行重复数据删除。...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。...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

2K20

2年java,蚂蚁一面,卒

,会直接抛出空指针异常 set里没有重复数据,TreeSet里连虚无都没有。...按照最左原则,我可以创建 (a,b) 索引。 什么是聚簇索引聚簇索引 一个表只能有一个聚簇索引。...1 、 虚拟机栈(栈本地变量表)引用对象。 2、 本地方法栈JNI(即一般说native方法)引用对象。 3、 方法区静态变量常量引用对象。...说下用法 ThreadLocal用来隔离数据。ThreadLocal存放是与线程相关数据,底层实际上是一个map,通过线程可以获取存储数据map。...这种方式与ServletRequest类似。 一些需要绑定到线程数据,比如一些线程计数据,就可以放在这里。 据说这是一种线程同步方式,但它明显无锁啊。

50220

「Hudi系列」Hudi查询&写入&常见问题汇总

COMPACTION - 协调Hudi差异数据结构后台活动,例如:将更新基于行日志文件变成格式。在内部,压缩表现为时间轴上特殊提交。...该视图仅将最新文件切片中基本/文件暴露给查询,并保证与Hudi列式数据集相比,具有相同列式查询性能。 增量视图 : 对该视图查询只能看到某个提交/压缩后写入数据数据。...Kafka单次摄取新事件,Sqoop、HiveIncrementalPuller输出或DFS文件夹多个文件增量导入 支持json、avro或自定义记录类型传入数据 管理检查点,回滚恢复 利用...你还可以自己编写代码,使用Spark数据源API自定义源获取数据,并使用Hudi数据源写入Hudi。 12....为什么必须进行两种不同配置才能使Spark与Hudi配合使用 Hive引擎倾向于自己列举DFS上文件来查询数据集。例如,Spark直接文件系统(HDFS或S3)读取路径。

5.9K42

2021年大数据Spark(十九):Spark Core​​​​​​​共享变量

---- 共享变量 在默认情况下,当Spark在集群多个不同节点多个任务上并行运行一个函数时,它会把函数涉及到每个变量,在每个任务上都生成一个副本。...可以通过调用sc.broadcast(v)创建一个广播变量,该广播变量封装在v变量,可使用获取该变量value方法进行访问。 ​​​​​​​...案例演示      以词频统计WordCount程序为例,假设处理数据如下所示,包括单词符合,统计数据词频时过滤单词特殊符号并且统计总格式。...实现功能:  第一、过滤特殊字符 单词符合存储列表List 使用广播变量广播列表  第二、累计统计单词符号出现次数 定义一个LongAccumulator累加器,进行计数 示例代码: package...:符号数据       .filter(word => {         // 获取符合列表 ,广播变量获取列表list         val listValue = listBroadcast.value

50610

pandas技巧4

() # 粘贴板获取内容,并传给read_table() pd.DataFrame(dict) # 字典对象导入数据,Key是列名,Value是数据 导出数据 df.to_csv(filename...to_excel(writer,sheet_name='单位') writer.save(),将多个数据写入同一个工作簿多个sheet(工作表) 查看、检查数据 df.head(n) # 查看DataFrame...) # 查看DataFrame对象每一唯一计数 df.isnull().any() # 查看是否有缺失 df[df[column_name].duplicated()] # 查看column_name...() # 检查DataFrame对象,并返回一个Boolean数组 pd.notnull() # 检查DataFrame对象,并返回一个Boolean数组 df.dropna() #...df.count() # 返回每一个数 df.max() # 返回每一最大 df.min() # 返回每一最小 df.median() # 返回每一中位数 pd.date_range

3.4K20

内存篇:JVM内存结构

每个方法调用直至完成过程,都对应着一个栈入栈到出栈过程。...随着方法执行字节码指令执行,会局部变量表或对象实例字段复制常量或变量写入到操作数栈,再随着计算进行将栈中元素出栈到局部变量表或者返回给方法调用者,也就是出栈/入栈操作。...Java7及以前版本Hotspot中方法区位于永久代。同时,永久代堆是相互隔离,但它们使用物理内存是连续。...永久代垃圾收集是老年代捆绑在一起,因此无论谁满了,都会触发永久代老年代垃圾收集。 但在Java7永久代存储部分数据已经开始转移到Java Heap或Native Memory中了。...因为通常使用PermSizeMaxPermSize设置永久代大小就决定了永久代上限,但是不是总能知道应该设置为多大合适, 如果使用默认很容易遇到OOM错误。

4.4K30

Apache Kylin v2.5.0正式发布,开源分布式分析引擎

Spark 运行 Cube 计算所有分布式作业,包括获取各个维度不同,将 Cuboid 文件转换为 HBase HFile,合并 Segment,合并词典等。...在某些情况下 HBase 不适用,例如使用多个 HBase 集群来为 Kylin 提供跨区域高可用,这里复制 HBase 集群是只读,所以不能做元数据存储。...过去,Kylin 只按分区 (partitiondate column) 进行 Segment 修剪。如果查询没有将分区列作为过滤条件,那么修剪将不起作用,会扫描所有 Segment。...如果去重具有非常高基数,则 GD 可能非常大,在 Cube 构建阶段,Kylin 需要通过 GD 将整数值转换为整数,尽管 GD 已被分成多个切片,可以分开加载到内存,但是由于去重是乱序,...该增强功能引入了一个新步骤,为每个数据全局字典构建一个缩小字典,随后每个任务只需要加载缩小字典,从而避免频繁载入载出,性能比以前快3倍。查看 KYLIN-3491 了解更多信息。

68250

JVM内存模型基础

在Java,JVM内存模型主要分为堆、程序计数器、方法区、虚拟机栈本地方法栈。 JVM5个分区具体是怎么实现呢? 1....在Java6版本,永久代在堆内存区;到了Java7版本,永久代静态变量运行时常量池被合并到了堆;而到了Java8,永久代被元空间取代了。结构如下图所示: 2....在HotSpot虚拟机、Java7版本已经将永久代静态变量运行时常量池转移到了堆,其余部分则存储在JVM堆内存,而Java8版本已经将方法区实现永久代去掉了,并用元空间(class metadata...那你可能又有疑问了,Java8为什么使用元空间替代永久代,这样做有什么好处呢?...;之后,调用静态方法print,print静态方法属于JVMCase类,是静态方法获取,之后放入到栈,也是通过student引用调用堆student对象。

17320

Java内存模型与JVM运行时数据区别

锁争抢是对象(static锁是类对象,static锁是当前对象,即this,锁方法块锁是自定义对象)在堆内存对象头一块内存“主权”,只有一个线程能获取该“主权”,即排他性,通过锁排他性保证对锁住区域操作原子性...通过在代码前后加入加载屏障(Load Barrier)存储屏障(Store Barrier),能保证锁住代码块或者方法对共享变量操作可见性 通过在代码前后加入获取屏障(Acquire Barrier...)释放屏障(Release Barrier),能保证锁住代码块或者方法对共享变量操作有序性 2.什么是JVM运行时数据区?...不同虚拟机有不同实现,oracleHotSpot在Java7方法区放在永久代,Java8方法区放在元空间,并通过GC机制来管理。...虚拟机栈:每个线程私有的空间,由多个组成,一个方法对应一个栈,栈包括局部变量表、操作数栈、动态链接、方法返回地址、附加信息等。

65820

2年java,蚂蚁一面,卒

,会直接抛出空指针异常 set里没有重复数据,treeSet里连虚无都没有。...按照最左原则,我可以创建 (a,b) 索引。 什么是聚簇索引聚簇索引 一个表只能有一个聚簇索引。...1 、 虚拟机栈(栈本地变量表)引用对象。 2、 本地方法栈JNI(即一般说native方法)引用对象。 3、 方法区静态变量常量引用对象。...说下用法 ThreadLocal用来隔离数据。 ThreadLocal存放是与线程相关数据,底层实际上是一个map,通过线程可以获取存储数据map。...这种方式与ServletRequest类似。 一些需要绑定到线程数据,比如一些线程计数据,就可以放在这里。 据说这是一种线程同步方式,但它明显无锁啊。

46010

CountVectorizer

在拟合过程,CountVectorizer会整个文档集合中进行词频统计并排序后前vocabSize个单词。...如果设置为true,则所有计数都设置为1.这对于模拟二进制计数而不是整数计数离散概率模型特别有用。 举例说明该算法 假如我们有个DataFrame有两:idtexts。...在第三文档向量,是由基于字典索引向量,与对应对索引词频向量所组成。...文档向量是稀疏表征,例子只有3个词可能感觉不出,在实际业务,字典长度是上万,而文章中出现词可能是几百或几千,故很多索引对应位置词频都是0. spark源码 导包 import org.apache.spark.ml.feature...{CountVectorizer, CountVectorizerModel} 准备数据 val df = spark.createDataFrame(Seq( (0, Array("a", "b",

2K70
领券