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如何在Pyspark中将两个数据集合并为一个数据集

在Pyspark中,可以使用union方法将两个数据集合并为一个数据集。union方法将两个数据集的记录按顺序连接起来,生成一个新的数据集。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
from pyspark.sql import SparkSession

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

# 创建第一个数据集
data1 = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df1 = spark.createDataFrame(data1, ["name", "age"])

# 创建第二个数据集
data2 = [("Dave", 40), ("Eve", 45)]
df2 = spark.createDataFrame(data2, ["name", "age"])

# 合并两个数据集
df_merged = df1.union(df2)

# 显示合并后的数据集
df_merged.show()

输出结果如下:

代码语言:txt
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+-------+---+
|   name|age|
+-------+---+
|  Alice| 25|
|    Bob| 30|
|Charlie| 35|
|   Dave| 40|
|    Eve| 45|
+-------+---+

在上述示例中,我们首先创建了两个数据集df1df2,然后使用union方法将它们合并为一个新的数据集df_merged。最后,使用show方法显示合并后的数据集。

需要注意的是,合并的两个数据集的列数和列名必须一致,否则会抛出异常。此外,union方法会保留重复的记录,如果需要去重,可以使用distinct方法。

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TencentDB for Apache Spark产品介绍

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