我能够在Spark‘文字’查询中使用序数(在GROUP BY和ORDER BY之后的这些整数):
sqlContext.sql("SELECT ProfileName, COUNT(1) FROM df GROUP BY 1 ORDER BY 2 DESC")
但是对于DataFrames/DataSet,我必须始终使用列名:
df.select($"ProfileName").groupBy($"ProfileName").count().orderBy(desc("count"))
我没有找到在DataFrames中使用序号的
我有下面的代码来对工资进行分组
# this is a sample to learn about shuffle partitions config property
def getDataFrame():
data = [('Eric', 'history', 4000), ('Adam', '\Economics', 3000), ('Angela', 'Science', 6000)]
dataDF = spark.createDataFrame(data, 'name S
我正在尝试使用window on structured与spark和kafka。我在非基于时间的数据上使用window,所以我得到了这个错误:
'Non-time-based windows are not supported on streaming DataFrames/Datasets;;\nWindow
下面是我的代码:
window = Window.partitionBy("input_id").orderBy("similarity")
outputDf = inputDf\
.crossJoin(ticketDf.with
我们都知道,在SQL中,通常在编写代码时我们有一个定义的词法操作顺序:
SELECT ...
FROM ...
JOIN ...
WHERE ...
GROUP BY ...
HAVING ...
ORDER BY ...
这是如何体现在星火?我知道这完全是关于特定对象的属性,所以如果我可以以不同的方式问这个问题--对于来自SQL的人来说,在编写Spark应用程序时,有什么有用的方法来思考词法操作的顺序呢?
来说明我的困惑。下面是我的测试中的两段代码,我将orderBy放在两个完全不同的位置(同样,来自SQL背景),但是代码的结果是完全相同的:
tripDatawithDT \
.filter
我有下面的电火花代码。在循环中的每一次迭代中,我过滤掉H列中带有特定字符串的所有行,然后计算G列上的一些聚合统计数据(结果为3个值)。我希望将所有的汇总计数保存在一个表中(行: CM、NCM、FP;列: POP、POP N、POP SN、POP QP)。
from pyspark.sql import SparkSession
import pandas as pd
import numpy as np
import pyspark.sql.functions as F
spark = SparkSession.builder.master("local").appName(
使用实体框架,我有以下返回列表的代码:
private List<string> MyList()
{
using (MyEntities ctx = new MyEntities())
{
var myList= from a in ctx.Foo
orderby a.Bar
select a.Bar;
return myList.ToList();
}
}
这很好