如何使用if else条件合并2个Spark数据帧
在Spark中，可以使用if else条件合并两个数据帧。下面是一个完善且全面的答案：
在Spark中，可以使用if else条件合并两个数据帧，可以通过以下步骤实现：
- 首先，导入必要的Spark库和模块：
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._- 创建SparkSession对象：
val spark = SparkSession.builder()
.appName("Merge DataFrames with if else condition")
.getOrCreate()- 创建两个数据帧DataFrame1和DataFrame2：
val DataFrame1 = spark.createDataFrame(Seq(
(1, "John", 25),
(2, "Jane", 30),
(3, "Mike", 35)
)).toDF("id", "name", "age")
val DataFrame2 = spark.createDataFrame(Seq(
(1, "USA"),
(2, "Canada"),
(4, "Australia")
)).toDF("id", "country")- 使用if else条件合并两个数据帧：
val mergedDataFrame = DataFrame1.join(DataFrame2, Seq("id"), "left_outer")
.withColumn("country", when(col("country").isNull, lit("Unknown")).otherwise(col("country")))上述代码中，我们使用join方法将DataFrame1和DataFrame2按照"id"列进行左外连接。然后，使用withColumn方法和when函数来判断"country"列是否为空，如果为空，则将其替换为"Unknown"，否则保持原值。
- 查看合并后的数据帧：
mergedDataFrame.show()这样，我们就成功地使用if else条件合并了两个Spark数据帧。
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参考链接：
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我在一个数据记录上有多个csv文件。我可以连接到datalake，甚至可以列出文件。但我需要将这些文件放在一个数据帧中，以便可以将此数据帧加载到SQL中。加载到SQL也没有问题。问题是，只有datalakefolder中的最后一个文件的内容被读写到SQL中(因此也在dataframe中)。可能是因为每次都会覆盖数据帧。但我不知道如何在每个周期中将数据附加到数据帧中。下面是我使用的代码： for file in dayfolders.collect():
filename = file.name
pathname = file.path
tablen
浏览 53提问于2020-01-24得票数 0
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1回答
我在读取spark数据帧时发现了这个奇怪的问题。我将数据帧重新划分为50k个分区。但是，当我读取数据帧并对其执行计数操作时，我发现当我使用spark 2.0时，底层rdd只有2143个分区。
因此，我转到保存重新分区的数据的路径，发现
hfs -ls /repartitionedData/ | wc -l
50476
因此，它在保存数据的同时创建了50k个paritions。
然而，在spark 2.0中，
val d = spark.read.parquet("repartitionedData")
d.rdd.getNumPartitions
res4: Int = 214
浏览 11提问于2017-08-11得票数 4
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1回答
我正在做一个使用spark的项目。在某些阶段，我需要在单个数据帧中合并或连接3个数据帧。这些数据帧来自spark sql表，我使用了联合函数，它已经合并了两个表中具有相同编号的列，但我也需要合并不相等的列值。我现在很困惑，有没有办法在pyspark中合并或连接不相等的基于列的数据帧，请指导我
浏览 13提问于2016-09-22得票数 0
spark工作中的except()函数，用于比较两个数据帧并从第一个数据帧返回不匹配的记录。
但是，我也想跟踪字段详细信息，这是不匹配的。在spark中怎么做?？请帮帮忙
浏览 1提问于2018-06-21得票数 0
我有两个数据帧，第一个数据帧包含实际数据(从CSV文件读取)，第二个数据帧包含一个具有多个关键字的列。即下面的Dataframe-1外观相似(我们必须搜索的地方)：
数据帧-2：
我想要的输出：
我在这里使用spark scala。我想要一个与dataframe-1中的dataframe-2完全匹配的单词。我使用了like、rlike、contains等函数，但它没有给出我想要的输出。有人知道如何在spark scala SQL中或使用dataframe的spark scala函数来开发此逻辑吗？请帮我弄一下这个。
浏览 1提问于2021-02-12得票数 0
Q1。考虑到我有一个数据帧df和一个模式myschema，我如何继续以avro格式将数据帧写入kafka主题？
Q2。如果我们不考虑udf，有没有什么优化的方法？
大多数可用的解决方案都是针对spark > 2.4的，它们有内置的avro函数可供使用。
浏览 4提问于2020-05-19得票数 0
1回答
获取spark数据帧写入的文件名
、、、、
我使用下面的代码将spark数据帧写入s3存储桶中。
spark_df. \
coalesce(1). \
write. \
option("header", "true"). \
mode("overwrite"). \
csv(bucket_name + "/" + bucket_path + "/csv")
在这里，我想要获取正在写入s3 bukcet的文件的名称，并希望将该文件用作后面代码部分的一部分。
我已经解决了上面的问题，因为我们不能在将数据帧写入s3存储桶时给出文件名。
我正在考虑迭代s3存储桶，
浏览 0提问于2018-06-18得票数 1
我有一个作业需要在分区的spark数据帧上运行，该进程如下所示： rdd = sp_df.repartition(n_partitions, partition_key).rdd.mapPartitions(lambda x: some_function(x)) 结果是pandas.dataframe的rdd， type(rdd) => pyspark.rdd.PipelinedRDD
type(rdd.collect()[0]) => pandas.core.frame.DataFrame rdd.glom().collect()返回的结果如下： [[df1], [df2],
浏览 124提问于2019-12-10得票数 4
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我正在尝试用可能在count_2列中的数据替换count_1列中的所有空数据。下面是给定输入的预期输出。我如何在Spark Scala中做到这一点？ 输入数据帧 name count_1 count_2
Java 10000 null
Python null 20000
Scala 30000 null
R null null
Swift 50000 65000 输出数据帧 name merged
Java 10000
Python 20000
Scala 30000
R null
Swift 50000
浏览 23提问于2021-09-05得票数 1
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1回答
我需要创建一个Delta文件，其中包含超过150 KPI。因为我们有150个计算，所以我们大概要创建60个左右的数据帧。最后，将各个数据帧连接为一个最终数据帧。这个最后的数据框架只有大约60k个记录。但是，当最终创建"Delta“湖文件时，它失败了，下面的错误是这样的。
"The Spark driver has stopped unexpectedly and is restarting. Your notebook will be automatically reattached"
我们的集群配置相当不错，内存为144 20，有20个内核。
任何解决这个问题的办法。
浏览 6提问于2022-06-05得票数 0
1回答
我正在尝试通过对几个列使用dropDuplicates()来删除spark数据帧中的重复项。但是由于大量的混洗和数据倾斜，作业被挂起了。为此，我使用了5个内核和30 do的内存。我正在执行dropDuplicates()的数据大约是1,200万行。
考虑到数据倾斜和混洗，请给我建议在spark中删除重复项的最优方法。
浏览 0提问于2018-09-25得票数 0
我特别希望通过更新数据并将数据插入到具有大约4万亿条记录的DeltaLake基表中来优化性能。
环境: Spark 3.0.0 DeltaLake 0.7.0
在上下文中，这是关于通过DeltaLake创建一个增量表的，我将以步骤总结这一点，以便更详细地说明：
创建基表(增量)
获取周期数据
将数据添加到基表中
步骤1和步骤2已经完成，但是当添加数据时性能是众所周知的慢，例如添加一个9GB的csv大约需要6个小时，这主要是因为delta需要为每个更新重写数据，它还需要从数据库“读取”所有数据。
此表还被分区(由)并存储在集群的GDFS (HDFS)中，以确保火花节点能够执行
浏览 1提问于2020-09-11得票数 1
我正在开发spark 1.6.1 我有一个分布式的数据帧，而且肯定比我的集群中的任何节点都大。 如果我把所有的东西都放在一个节点里，会发生什么？ df.coalesce(1) 作业会失败吗？ 谢谢
浏览 14提问于2019-04-24得票数 1
我尝试通过从数据帧中选择小时+分钟/60和其他列来创建新的数据帧，如下所示：
val logon11 = logon1.select("User","PC","Year","Month","Day","Hour","Minute",$"Hour"+$"Minute"/60)
我得到的错误如下：
<console>:38: error: overloaded method value select with alternatives:
(
浏览 0提问于2017-02-12得票数 2
回答已采纳
我正在尝试在一个数据帧中合并多个json文件数据，然后再对该数据帧执行任何操作。假设我有两个文件file1.txt，file2.txt，它包含如下数据
file1.txt
{"a":1 , "b":"abc", "c":"abc2", "d":"abc3"}
file2.txt
{"a":1 , "b":"abc", "c":"abc2", "d":"abc3"}
所以我像
浏览 6提问于2017-03-02得票数 0
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2回答
我正在尝试使用嵌套字段来扁平化现有数据帧的模式。我的数据帧的结构是这样的：
root
|-- Id: long (nullable = true)
|-- Type: string (nullable = true)
|-- Uri: string (nullable = true)
|-- Type: array (nullable = true)
| |-- element: string (containsNull = true)
|-- Gender: array (nullable = true)
| |-- element: string
浏览 7提问于2016-09-11得票数 4
有没有办法把spark数据帧直接写成xls/xlsx格式？
web上的大多数示例都显示了panda数据帧的示例。
但是我想使用spark dataframe来处理我的数据。有什么想法吗？
浏览 0提问于2019-11-29得票数 5
正在尝试创建spark数据流writeStream函数的测试，如下所示：
SparkSession spark = SparkSession.builder().master("local").appName("spark
session").getOrCreate()
val lakeDF = spark.createDF(List(("hi")), List(("word", StringType, true)))
lakeDF.writeStream
.trigger(Trigger.Once)
.format
浏览 0提问于2018-07-19得票数 8
我们有两个数据帧 df = spark.createDataFrame([
(1, 'Nick', 'Miller'),
(2, 'Jessica', 'Day'),
(3, 'Winston', 'Schmidt'),
], ['id', 'First_name', 'Last_name'])
df1 = spark.createDataFrame([ (1, '^[a-lA-
浏览 11提问于2021-02-04得票数 0
我正在读取多个路径，并使用以下命令加载这些路径中的拼图文件： val paths = List("/mnt/datamount/tmp/fldr=2345","/mnt/datamount/tmp/fldr=1234","/mnt/datamount/tmp/fldr=5678") 下面是读取命令： val readdf = spark.read.format("parquet").load(paths: _*) 这将读取以下结构中提到的路径中的所有拼图文件： col1: String
col2: Int
col3: Long
浏览 19提问于2021-03-19得票数 0
我有两个数据帧A和B。
A有30列- reason1,reason2.......reason30
B有两列- reason, Value
现在，我需要在B中查找所有以reason*开头的列，并在数据帧A的一列中获取相应的值。
因此，最终的数据帧将具有reason1,reason2.......reason30, value
我试图将每一列与其他数据帧连接起来，但这不是一种整洁的方法。
请帮助我使用spark/scala获得优化和快速的解决方案。
浏览 9提问于2021-05-17得票数 0
我一直在尝试用pyspark重现一些在Pandas中很容易做到的东西，但我现在已经挣扎了一段时间。假设我有以下数据帧： df = pd.DataFrame({'a':[1,2,2,1,1,2], 'b':[12,5,1,19,2,7]})
print(df)
a b
0 1 12
1 2 5
2 2 1
3 1 19
4 1 2
5 2 7 和列表 l = [5,1] 我尝试做的是按a进行分组，如果b中的任何元素都在列表中，则为该组中的所有值返回True。然后，我们可以使用结果来索引数据帧。与此相对应的Pandas是：
浏览 8提问于2020-11-04得票数 2
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3回答
将行追加到数据帧
、、
我想实现下面的一个火花，一个数据帧。我希望继续将新行添加到数据帧中，如下面的示例所示。 for(a<- value)
{
val num = a
val count = a+10
//creating a df with the above values//
val data = Seq((num.asInstanceOf[Double], count.asInstanceOf[Double]))
val row = spark.sparkContext.parallelize(
浏览 38提问于2020-01-08得票数 0
在使用Spark的Scala中，我有一个映射，其中键是一个字符串，值是一个DataFrame。 模式如下所示： scala.collection.immutable.Map[String,org.apache.spark.sql.DataFrame] = Map(Key_A -> [value_col1: string, value_col2: string ... 1 more field], Key_B -> [value_col1: string, value_col2: string ... 1 more field]) 我不关心这里的钥匙。我想要一个数据帧，它结合了所有
浏览 12提问于2019-05-25得票数 1
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2回答
在Spark中创建数据帧列表是否可取？
List<Dataset<Row>> list = some method
方法读取x个文件以从中创建x个数据帧。这些数据帧被推送到列表中。
此方法从驱动程序调用，并返回通过在列表中联接数据集而创建的单个数据框。
我搞不懂这个列表将在哪里形成，是在驱动程序节点上还是在工作节点上？
创建数据帧列表是否可取？
浏览 11提问于2019-07-13得票数 1
我是Spark的新手，我正在使用下面给出的数据框代码加载一个巨大的CSV文件 Dataset<Row> df = sqlContext.read().format("com.databricks.spark.csv").schema(customSchema)
.option("delimiter", "|").option("header", true).load(inputDataPath); 现在在数据框中加载CSV数据后，现在我想遍历每一行，并基于一些列从PostgreSQL
浏览 24提问于2021-01-08得票数 0
如何将RDD (org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row])转换为数据帧org.apache.spark.sql.DataFrame。我使用.rdd将数据帧转换为rdd。在处理之后，我想把它放回数据帧中。我该怎么做呢？
浏览 56提问于2015-04-01得票数 150
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1回答
我在Spark 2.4中有两个数据帧，它们的大小几乎相同。每个都有大约4000万条记录。一种是通过简单地从S3加载数据帧生成的，另一种是加载一堆数据帧并使用sparkSQL生成大型数据帧。然后我将这两个数据帧多次连接到多个数据帧中，并尝试将它们作为CSV写入S3……然而，我看到我的写入时间超过了30分钟，我不确定它是否正在重新评估数据帧，或者我是否需要更多CPU来完成此任务。尽管如此，我还是希望有人能对如何优化这些写入时间提供一些建议。
浏览 12提问于2020-05-14得票数 0
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2回答
数据帧A：
pd.Dataframe({
'price': [50, 150, 250],
'group':[2, 5, 10]
})
数据帧B：
pd.Dataframe({
'low_price': [0, 100, 200],
'high_price': [99, 199, 299],
'low_group':[0, 4, 8],
'high_group':[3, 6, 12],
'something':['A
浏览 38提问于2019-03-29得票数 1
我使用的是PySpark，在这里我从数据帧中构建临时视图。作为其中的一部分，我想知道如何比较两个数据帧的计数，如果它们不匹配，就抛出一个错误。 我的代码如下所示： df1 = spark.sql ("""SELECT Col1, Col2, Col3, Col4, Col5 FROM Table1""")
df1.createOrReplaceTempView("df1")
df2 = spark.sql ("""SELECT Col1, Col2 FROM Table2""")
浏览 8提问于2020-08-21得票数 1
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2回答
我是Spark初学者，我正在尝试决定是否可以从数据帧中抛出一列。
假设我有这个数据帧：
a b
----------
g x
f y
g x
f y
我想知道在列'a‘和'b’之间有一个精确的映射，因此我可以抛出其中的一个。
但是，如果数据帧是这样的：
a b
----------
g x
f x
g x
f y
这两列之间没有映射，因此必须保留这两列。
你对如何解决这个问题有什么建议吗？谢谢
浏览 0提问于2017-05-31得票数 0
我有两个数据帧(删除与问题无关的字段)：
df1: org.apache.spark.sql.DataFrame = [rawValue: bigint]
df2: org.apache.spark.sql.DataFrame = [startLong: bigint, endLong: bigint]
我现在想连接两个数据帧，其中：
rawValue(df1) >= startLong(df2) AND <= endLong(df2)
有没有人能推荐一种有效的方法呢？我想的一个选择是连接df2，然后做一个直接的连接，但是如果有一个有效的方法来做上面的join，我不想这么做。
浏览 0提问于2018-03-09得票数 0
我使用SparkSQL处理数据，并且我想将我的数据写入一个子文件。
...
step12.show()
step12.repartition(10).coalesce(1).write.json('wasb://liu@cliubo.blob.core.windows.net/test_data_4')
step12是我的数据帧，但是我收到一个错误，告诉我java.lang.OutOfMemoryError: Unable to acquire 65536 bytes of memory, got 0它没有意义，因为我可以显示这个数据帧。我使用Microsoft Azure中的
浏览 0提问于2017-04-17得票数 0
在spark中连接两个数据帧时如何使用case条件。
var date_a = s"CASE WHEN month(to_date(from_unixtime(unix_timestamp(dt, 'dd-MM-yyyy'))))
IN (01,02,03) THEN CONCAT(CONCAT(year(to_date(from_unixtime(unix_timestamp(dt, 'dd-MM-yyyy'))))-1,'-')
,substr(year(to_date(from_unixtime(unix
浏览 5提问于2020-05-19得票数 1
在熊猫中，这可以通过column.name来完成。
但是，当它的spark数据帧列时如何做同样的事情呢？
例如，调用程序有一个spark数据帧: spark_df
>>> spark_df.columns
['admit', 'gre', 'gpa', 'rank']
此程序调用我的函数: my_function(spark_df 'rank‘)在my_function中，我需要列的名称，即’rank‘
如果是pandas数据帧，我们可以在my_function内部使用
>>> pand
浏览 1提问于2016-09-28得票数 55
我是大数据平台的新手。您能告诉我不同的方法:1)我们如何连接到spark for Spark sql? 2)我们如何连接到spark数据帧或数据集？
对于hive，我们通过unix与beeline连接，如果我们有像teradata这样的sql工具，我们必须通过安装了hive驱动的odbc连接到hive。
如何连接到spark sql和spark数据帧或数据集？
另外，如果有人能给我提供一个很好的链接或资源，让像我这样的新手理解概念、命令及其用法，easily.That将会非常有帮助。
浏览 13提问于2020-06-09得票数 0
我正在读取一个spark数据帧，该数据帧存储在本地集群的HDFS上，格式为parquet。拼图数据被拆分到大约96,000个单独文件中。现在我知道，理想情况下，数据不会被分割成这么多小文件，但现在我必须以这种格式处理它。我使用的是pyspark v2.2.0。
当我运行spark.read.parquet(data_root)时，奇怪的事情发生了: spark顺序地产生一系列作业，每个作业大约有2000个任务。它产生了48个这样的工作，每个工作都有一个阶段。在这48个任务中，它只执行了大约96,000个任务--我假设它为每个parquet文件运行一个任务。每个作业只需要大约2秒就可以运行。
我
浏览 0提问于2017-12-15得票数 1
1回答
假设您有两个s3存储桶，您想要从中读取spark数据帧。对于在spark数据帧中读取的一个文件，将如下所示： file_1 = ("s3://loc1/")
df = spark.read.option("MergeSchema","True").load(file_1) 如果我们有两个文件： file_1 = ("s3://loc1/")
file_2 = ("s3://loc2/") 我们如何读取spark数据帧？有没有办法合并这两个文件位置？
浏览 9提问于2021-10-18得票数 0
回答已采纳
1回答
我应该如何正确地使用Spark2.0 dataset API执行日期时间解析？
有许多用于数据帧/ RDD的示例，如
像这样的班级
case class MyClass(myField:java.sql.Datetime)
val mynewDf = spark.read
.option("header", "true")
.option("inferSchema", "true")
.option("charset", "UTF-8")
浏览 1提问于2016-10-06得票数 3
回答已采纳
我正在尝试在spark 1.5.0中实现下面的oracle逻辑，我有如下select查询
例如：
select name, id, age, country, CASE WHEN (id is not null AND NVL(country,'DUMMY') NOT IN (us,'DUMMY') )
THEN correct
ELSE wrong
END Code(one of the column)
from employee
。
我想在spark中实现case和NVL逻辑，有人可以帮助我如何使用数据帧在spark scala API中实现这个逻辑吗？
浏览 1提问于2017-01-24得票数 1
我正在Jupyter Notebook中使用python/pySpark，我试图弄清楚以下几点： 我有一个这样的数据帧： id name degrees_id
1 A 51
2 B 12
3 C 13 另一个是像这样的 degrees_id val
51 2
12 3
12 4
51 2
51 2 我尝试获取的数据帧如下所示： name sum_val
A
浏览 17提问于2020-11-11得票数 1
回答已采纳
由于在spark中没有对读取excel文件的开箱即用的支持，所以我首先将excel文件读取到pandas数据帧中，然后尝试将pandas数据帧转换为spark数据帧，但我得到了以下错误(我使用spark 1.5.1)
import pandas as pd
from pandas import ExcelFile
from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SQLContext
from pyspark.sql.types import *
pdf=pd.read_excel('/home/testdata/tes
浏览 0提问于2016-01-15得票数 2
如何有效地将大型本地数据帧转换为SparkR数据帧？在我的本地开发机器上，当我尝试将~ 650MB的本地数据帧转换为SparkR数据帧时，它很快就会超出可用的内存，而我的开发机器上有40 of的Ram。
library(reshape2)
years <- sample(1:10, 100, replace = T)
storms <- sample(1:10, 100, replace = T)
wind_speeds <- matrix(ncol = 316387, nrow = 100,
data = sample(0:25
浏览 0提问于2016-09-08得票数 3
1回答
你好，我是Spark和scala的新手，我有三个类似的数据帧，如下所示：
df1:
+--------+-------+-------+-------+
| Country|1/22/20|1/23/20|1/24/20|
+--------+-------+-------+-------+
| Chad| 1| 0| 5|
+--------+-------+-------+-------+
|Paraguay| 4| 6| 3|
+--------+-------+-------+-------+
| Russia|
浏览 0提问于2020-08-14得票数 0
我有两个如下的输入数据帧： ABC DEF GHI
PQR STU VWZ
SMT YUH SGR
SWI FYG LKU 和 HI HELLO HOW
ARE YOU FINE
ETC NO WORRY
SAY YOU ARE 输出： ABC DEF GHI
HI HELLO HOW
PQR STU VWZ
ARE YOU FINE
SMT YUH SGR
ETC NO WORRY
SWI FYG LKU
SAY YOU ARE 如何在PySpark (Scala Spark)中实现这一点？ 为方便起见，创建Dataframe脚本： data1 = [('ABC',
浏览 14提问于2021-07-23得票数 0
1回答
我是这个领域的新手。我正在尝试将数据从spark推送到phoenix。数据的大小超过100万。spark作业在10万条记录的情况下运行良好，但当记录数超过100万条时就会卡住。我正在从hive加载数据 val hive_data = spark.sql(query) 把它推向凤凰城 hive_data.write.format("org.apache.phoenix.spark").mode(SaveMode.Overwrite).options(collection.immutable.Map(
"zkUrl" -> zkUrl,
浏览 26提问于2021-06-26得票数 0
我有一个13M行的pyspark数据帧，我想把它转换成pandas数据帧。然后，将根据其他参数以不同的频率(例如1秒、1分钟、10分钟)对数据帧进行重新采样以进行进一步分析。
从文献[，]中，我发现使用以下任何一行都可以加快pyspark到pandas数据帧之间的转换：
spark.conf.set("spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled", "true")
spark.conf.set("spark.sql.execution.arrow.enabled", "true")
但是，
浏览 11提问于2021-11-19得票数 0
5回答
我正在努力获得2个数据帧的交叉连接。我使用的是spark 2.0。如何使用2个数据帧实现交叉连接？
编辑：
val df=df.join(df_t1, df("Col1")===df_t1("col")).join(df2,joinType=="cross join").where(df("col2")===df2("col2"))
浏览 6提问于2017-02-10得票数 13
如何联合包含不同列数的两个数据帧A和B，并为数据帧A和B中不常见的列获取空值？
我可以看到spark的unionAll不支持此操作，并抛出以下错误
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Union can only be performed on tables with the same number of columns, but the left table has 11 columns and the right has 10;
Spark版本: 1.6.1
浏览 0提问于2016-08-04得票数 0
我们正在使用spark来处理大型数据，并且最近获得了新的用例，我们需要使用spark更新Hive表中的数据。
下面是一个简单的例子:数据驻留在Hive表中，应用程序使用PySpark读取数据帧(比如PySpark)。例句:数据帧在列下面。
EmpNo名称年龄工资
1 aaaa 28 30000
2 bbbb 38 20000
3 cccc 26 25000
4dd 30 32000
需要添加更多的记录到表使用火花。
例如：
Action EmpNo名称年龄工资
加5 Add 30 32000
应用程序可以通过剥离Action列并附加到表中，将新数据读入第二个数据帧(例如df2)。它是笔直的，它
浏览 1提问于2019-03-29得票数 2
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