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在Spark Dataframe上重复过滤?

在Spark Dataframe上重复过滤是指在一个Dataframe中根据某些列的数值是否重复来过滤数据行。可以通过以下步骤来实现:

  1. 导入必要的Spark库和函数:
代码语言:txt
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import org.apache.spark.sql.functions._
  1. 读取或创建一个Dataframe,假设名为df
  2. 指定要检查重复的列,假设列名为col1col2
  3. 使用dropDuplicates()方法根据指定列对Dataframe进行去重操作:
代码语言:txt
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val filteredDF = df.dropDuplicates(Seq("col1", "col2"))

这将返回一个新的Dataframe,其中不包含重复的行。

注意事项:

  • Seq中的列名顺序将影响去重结果。
  • 如果不指定任何列名,则将对所有列进行去重。
  • 如果想要在去重操作中保留最后一次出现的重复行,可以使用dropDuplicates方法的keep参数:
代码语言:txt
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val filteredDF = df.dropDuplicates(Seq("col1", "col2")).orderBy("col1", "col2").dropDuplicates("col1", "col2", "keep last")

这将保留每组重复行中的最后一行。

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