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在spark dataframe中执行透视时,'GroupedData‘对象没有属性’show

在Spark DataFrame中执行透视操作时,'GroupedData'对象没有属性'show'。'GroupedData'对象是在进行分组操作后返回的,它提供了一些用于聚合和转换数据的方法,但没有直接的'show'属性。

要显示透视后的结果,可以使用以下方法之一:

  1. 使用'pivot'方法进行透视后,可以使用'show'方法来显示结果。示例代码如下:
代码语言:python
代码运行次数:0
复制
# 导入必要的模块
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建示例DataFrame
data = [("Alice", "Math", 90),
        ("Alice", "English", 85),
        ("Bob", "Math", 80),
        ("Bob", "English", 75),
        ("Bob", "Science", 95)]

df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Subject", "Score"])

# 执行透视操作
pivot_df = df.groupBy("Name").pivot("Subject").sum("Score")

# 显示透视结果
pivot_df.show()
  1. 使用'agg'方法进行透视后,可以使用'show'方法来显示结果。示例代码如下:
代码语言:python
代码运行次数:0
复制
# 执行透视操作
pivot_df = df.groupBy("Name").pivot("Subject").agg({"Score": "sum"})

# 显示透视结果
pivot_df.show()

以上两种方法都可以在透视后使用'show'方法来显示结果。请注意,这里的示例代码是使用Python语言编写的,如果使用其他编程语言,语法可能会有所不同。

关于Spark DataFrame的透视操作,可以参考腾讯云的产品文档中的相关内容:Spark DataFrame 透视操作

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SparkSql学习笔记一

1.简介     Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。     为什么要学习Spark SQL?     我们已经学习了Hive,它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所以Spark SQL的应运而生,它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快!同时Spark SQL也支持从Hive中读取数据。 2.特点     *容易整合     *统一的数据访问方式     *兼容Hive     *标准的数据连接 3.基本概念     *DataFrame         DataFrame(表) = schema(表结构) + Data(表结构,RDD)             就是一个表 是SparkSql 对结构化数据的抽象             DataFrame表现形式就是RDD         DataFrame是组织成命名列的数据集。它在概念上等同于关系数据库中的表,但在底层具有更丰富的优化。DataFrames可以从各种来源构建,         DataFrame多了数据的结构信息,即schema。         RDD是分布式的Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。         DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外,更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化     *Datasets         Dataset是数据的分布式集合。Dataset是在Spark 1.6中添加的一个新接口,是DataFrame之上更高一级的抽象。它提供了RDD的优点(强类型化,使用强大的lambda函数的能力)以及Spark SQL优化后的执行引擎的优点。一个Dataset 可以从JVM对象构造,然后使用函数转换(map, flatMap,filter等)去操作。 Dataset API 支持Scala和Java。 Python不支持Dataset API。 4.创建表 DataFrame     方式一 使用case class 定义表         val df = studentRDD.toDF     方式二 使用SparkSession直接生成表         val df = session.createDataFrame(RowRDD,scheme)     方式三 直接读取一个带格式的文件(json文件)         spark.read.json("") 5.视图(虚表)     普通视图         df.createOrReplaceTempView("emp")             只对当前对话有作用     全局视图         df.createGlobalTempView("empG")             在全局(不同会话)有效             前缀:global_temp 6.操作表:     两种语言:SQL,DSL      spark.sql("select * from t ").show     df.select("name").show

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