笔者最近需要使用pyspark进行数据整理，于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。...(参考：王强的知乎回复) python中的list不能直接添加到dataframe中，需要先将list转为新的dataframe,然后新的dataframe和老的dataframe进行join操作,...其中注意，一般需要改为：left_outer 多字段join joinDF1.join(joinDF2, Seq("id", "name")） 混合字段 joinDF1.join(joinDF2 , joinDF1...DataFrame 返回当前DataFrame中不重复的Row记录。...使用的逻辑是merge两张表，然后把匹配到的删除即可。
CROSS JOIN 交叉连接会对两个表进行笛卡尔积，也就是LEFT表的每一行和RIGHT表的所有行进行联接，因此生成结果表的行数是两个表行数的乘积，如student和course表的CROSS JOIN...根据LEFT OUTER JOIN的语义来讲，答案是否定的。...JOIN和LEFT OUTER JOIN（SELF 可以转换为普通的INNER和OUTER)。...LEFT OUTER JOIN 实现 LEFT OUTER JOIN 可以简写 LEFT JOIN，语义上和INNER JOIN的区别是不论右流是否有JOIN的事件，左流的事件都需要流入下游节点，但右流没有可以...LEFT JOIN部分介绍的撤回情况，Apache Flink内部需要处理如下几个核心点： 记录重复记录（完整记录重复记录或者记录相同记录的个数） 记录正向记录和撤回记录（完整记录正向和撤回记录或者记录个数
如果此查询在Update 输出模式下运行（关于输出模式”请参考Spark源码系列之spark2.2的StructuredStreaming使用及源码介绍 >），则引擎将不断更新结果表中窗口的计数，直到窗口比..., "type", "right_join") // right outer join with a static DF 五，流式去重 您可以使用事件中的唯一标识符对数据流中的记录进行重复数据删除。...这与使用唯一标识符列的静态重复数据删除完全相同。该查询将存储先前记录所需的数据量，以便可以过滤重复的记录。与聚合类似，您可以使用带有或不带有watermark 的重复数据删除功能。...A),带watermark：如果重复记录可能到达的时间有上限，则可以在事件时间列上定义watermark ，并使用guid和事件时间列进行重复数据删除。...a) 不支持与流数据集Full outer join b) 不支持与右侧的流数据集Left outer join c) 不支持与左侧的流数据集Right outer join F),两个流数据集之间的任何类型的连接尚不被支持
而在《带你理解 Spark 中的核心抽象概念：RDD》的 2.1 节中，我们认识了如何在 Spark 中创建 RDD，那 DataSet 及 DataFrame 在 Spark SQL 中又是如何进行创建的呢...4.3.4 节及 2.3 节）； 三者都有许多相似的操作算子，如 map、filter、groupByKey 等（详细介绍请参见《带你理解 Spark 中的核心抽象概念：RDD》中的 2.3 节“RDD..."empno").show ds1.join(ds2, Seq("empno"), "inner").show // left join（左连接）, left outer join（左外连接） ds1....join(ds2, Seq("empno"), "left").show ds1.join(ds2, Seq("empno"), "left_outer").show // right join（右连接...").show // outer join（外连接）, full join（全连接）, full outer join（全外连接） ds1.join(ds2, Seq("empno"), "outer
本篇将详尽的为大家介绍传统数据库为什么需要JOIN算子，以及JOIN算子在Apache Flink中的底层实现原理和在实际使用中的优化！...CROSS JOIN 交叉连接会对两个表进行笛卡尔积，也就是LEFT表的每一行和RIGHT表的所有行进行联接，因此生成结果表的行数是两个表行数的乘积，如student和course表的CROSS JOIN...根据LEFT OUTER JOIN的语义来讲，答案是否定的。...LEFT OUTER JOIN 实现 LEFT OUTER JOIN 可以简写 LEFT JOIN，语义上和INNER JOIN的区别是不论右流是否有JOIN的事件，左流的事件都需要流入下游节点，但右流没有可以...上面的场景以及LEFT JOIN部分介绍的撤回情况，Apache Flink内部需要处理如下几个核心点： 记录重复记录（完整记录重复记录或者记录相同记录的个数） 记录正向记录和撤回记录（完整记录正向和撤回记录或者记录个数
、聚合操作，如partitionBy(),groupByKey(),reduceByKey()等 RDD间join操作，如join(), fullOuterJoin(), leftOuterJoin()...full outer、left/right outer和semi join。...假设rdd为一个RDD对象，在Java/Scala API中，调用rdd的map()方法的形式为：rdd.map(…)，而在SparkR中，调用的形式为：map(rdd, …)。...R JVM后端是Spark Core中的一个组件，提供了R解释器和JVM虚拟机之间的桥接功能，能够让R代码创建Java类的实例、调用Java对象的实例方法或者Java类的静态方法。...SparkR RDD API的执行依赖于Spark Core但运行在JVM上的Spark Core既无法识别R对象的类型和格式，又不能执行R的函数，因此如何在Spark的分布式计算核心的基础上实现SparkR
背景 Spark是目前最流行的分布式大数据批处理框架，使用Spark可以轻易地实现上百G甚至T级别数据的SQL运算，例如单行特征计算或者多表的Join拼接。...Spark本身实现也非常高效，基于Antlr实现的了标准ANSI SQL的词法解析、语法分析，还有在Catalyst模块中实现大量SQL静态优化，然后转成分布式RDD计算，底层数据结构是使用了Java...condition的表达式都要转成Spark表达式（封装成Spark Column对象），然后调用Spark DataFrame的join函数即可，拼接类型使用“left”或者“left_outer"...OpenMLDB使用了定制优化的Spark distribution，其中依赖的Spark源码也在Github中开源 GitHub - 4paradigm/spark at v3.0.0-openmldb...JIT来实现的，因此我们需要修改codegen成Java代码字符串的逻辑，在codegenOuter函数中，保留原来LeftOuterJoin的实现，并且使用前面的参数来区分是否使用新的join type
val left_outer = "left_outer" val wayBillDetailDF = wayBillDF .join(courierDF, wayBillDF("eid") ==...= courierDF("id"), left_outer) //运单表与快递员表进行关联 .join(dotDF, courierDF("dotId") === dotDF("id"), left_outer...val left_outer = "left_outer" val wayBillDetailDF = wayBillDF .join(courierDF, wayBillDF...("id"), left_outer) //网点表与快递员表进行关联 .join(areasDF, areasDF("id") === dotDF("manageAreaId"), left_outer..."), left_outer) //公司表与到达仓库公司关联表关联 .join(customerDF, customerDF("id") === wayBillDF("cid"), left_outer
、聚合操作，如partitionBy(),groupByKey(),reduceByKey()等 RDD间join操作，如join(), fullOuterJoin(), leftOuterJoin()...、full outer、left/right outer和semi join。...假设rdd为一个RDD对象，在Java/Scala API中，调用rdd的map()方法的形式为：rdd.map(…)，而在SparkR中，调用的形式为：map(rdd, …)。...R JVM后端是Spark Core中的一个组件，提供了R解释器和JVM虚拟机之间的桥接功能，能够让R代码创建Java类的实例、调用Java对象的实例方法或者Java类的静态方法。...SparkR RDD API的执行依赖于Spark Core但运行在JVM上的Spark Core既无法识别R对象的类型和格式，又不能执行R的函数，因此如何在Spark的分布式计算核心的基础上实现SparkR
但是比hive表更加灵活的是，你可以使用各种数据源来构建一个DataFrame，如：结构化数据文件（例如json数据）、hive表格、外部数据库，还可以直接从已有的RDD变换得来。...2.jpg 下面就是从tdw表中读取对应的表格数据，然后就可以使用DataFrame的API来操作数据表格，其中TDWSQLProvider是数平提供的spark tookit，可以在KM上找到这些API...从上面的例子中可以看出，DataFrame基本把SQL函数给实现了，在hive中用到的很多操作（如：select、groupBy、count、join等等）可以使用同样的编程习惯写出spark程序，这对于没有函数式编程经验的同学来说绝对福利..., left_outer, right_outer, leftsemi df.join(ds,df("name")===ds("name") and df("age")===ds("age"),"outer...使用这种类型需要加import sqlContext.implicits._ （这些是从身边spark大神xuehao同学那里学到的）这些细节真的从实践中来，所以大家赶紧收藏！
讲述spark连接相关的三个方法join，left-outer-join，right-outer-join，在这之前，我们用hiveSQL先跑出了结果以方便进行对比。 我们以实例来进行说明。...OUTER JOIN 左外链接，输出连接键匹配的记录，左侧的表无论匹配与否都输出。...在下面给出的例子中，我们通过spark-hive读取了Hive中orders表和drivers表中的数据，这时候数据的表现形式是DataFrame，如果要使用Join操作： 1）首先需要先将DataFrame...需要指出的是 1）join算子（join，leftOuterJoin，rightOuterJoin）只能通过PairRDD使用； 2）join算子操作的Tuple2类型中...Join.java /* * spark-submit --queue=root.zhiliangbu_prod_datamonitor spark-join-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * 车辆主题开发 * 将车辆相关的表进行关联拉宽，将拉宽后的数据写入到车辆宽表中 * 1）网点车辆关联表...* 5.2：创建车辆宽表（判断宽表是否存在，如果不存在则创建） * 5.3：将数据写入到kudu中 * 6）将缓存的数据删除掉 * 7）停止任务 */...val left_outer: String = "left_outer" // 4.1：拉宽网点车辆表 val ttDotDetailDF = ttDotDF.join(ttDF, ttDotDF.col...) 3.7、删除缓存数据 为了释放资源，车辆明细宽表数据计算完成以后，需要将缓存的源表数据删除。...val left_outer: String = "left_outer" // 4.1：拉宽网点车辆表 val ttDotDetailDF = ttDotDF.join(ttDF
Join作为SQL中一个重要语法特性，几乎所有稍微复杂一点的数据分析场景都离不开Join，如今Spark SQL(Dataset/DataFrame)已经成为Spark应用程序开发的主流，作为开发者，我们有必要了解...等，另一种是通过Dataset/DataFrame编写Spark应用程序。...Spark支持所有类型的Join，包括： inner join left outer join right outer join full outer join left semi join left...left outer join left outer join是以左表为准，在右表中查找匹配的记录，如果查找失败，则返回一个所有字段都为null的记录。...full outer join full outer join相对来说要复杂一点，总体上来看既要做left outer join，又要做right outer join，但是又不能简单地先left outer
根据包裹id，在包裹表中获取包裹数据 根据客户类型id，在物流字典码表中获取客户类型名称数据 创建客户明细宽表（若存在则不创建） 将客户明细宽表数据写入到kudu数据表中 删除缓存数据 3.1、初始化环境变量...val left_outer = "left_outer" /** * 获取每个用户的首尾单发货信息及发货件数和总金额 */ val customerSenderDetailInfoDF: DataFrame...left_outer) .join(customerTypeDF, customerDF("type") === customerTypeDF("code").cast(IntegerType),...val left_outer = "left_outer" /** * 获取每个用户的首尾单发货信息及发货件数和总金额 */ val customerSenderDetailInfoDF..."), left_outer) .join(customerTypeDF, customerDF("type") === customerTypeDF("code").cast(IntegerType
您可以使用 Scala ， Java ， Python 或 R 中的 Dataset/DataFrame API 来表示 streaming aggregations （流聚合）， event-time...） 您可以使用 events 中的 unique identifier （唯一标识符）对 data streams 中的记录进行重复数据删除。...该查询将使用 watermark 从以前的记录中删除旧的状态数据，这些记录不会再受到任何重复。 这界定了查询必须维护的状态量。...不支持使用 streaming Dataset 的 Full outer join 不支持在右侧使用 streaming Dataset 的 Left outer join 不支持在左侧使用...streaming Dataset 的 Right outer join 不支持两种 streaming Datasets 之间的任何种类的 joins 。
、 collectAsList() 返回值是一个java类型的数组，返回dataframe集合所有的行 3、 count() 返回一个number类型的，返回dataframe集合的行数 4、 describe...，这个表随着对象的删除而删除了 10、 schema 返回structType 类型，将字段名称和类型按照结构体类型返回 11、 toDF()返回一个新的dataframe类型的 12、 toDF(colnames...：String*)将参数中的几个字段返回一个新的dataframe类型的， 13、 unpersist() 返回dataframe.this.type 类型，去除模式中的数据 14、 unpersist...) 返回一个dataframe，在2个dataframe都存在的元素 16、 join(right: DataFrame, joinExprs: Column, joinType: String) 一个是关联的...dataframe，第二个关联的条件，第三个关联的类型：inner, outer, left_outer, right_outer, leftsemi df.join(ds,df("name")===ds
FoldingState：跟ReducingState有点类似，不过它的状态值类型可以与add方法中传入的元素类型不同（这种状态将会在Flink未来版本中被删除）。...ONOrders.productId = Product.id Outer Equi-join SELECT * FROM Orders LEFT JOIN Product ON Orders.productId...UNNEST(tags) AS t (tag) Join with Table Function Inner Join A row of the left (outer) table is dropped...SELECT users, tag FROM Orders, LATERAL TABLE(unnest_udtf(tags)) t AS tag Left Outer Join If a table...内部状态是指 Flink state backends 保存和管理的内容（如第二个 operator 中 window 聚合算出来的 sum）。
, "type", "right_join") // right outer join with a static DF 流重复数据的删除（去重） 你可以使用事件中的唯一标识符对数据流中的记录进行重复数据删除...类似于聚合，你可以使用或不使用 watermark 来删除重复数据，如下例子： 使用 watermark：如果重复记录可能到达的时间有上限，则可以在事件时间列上定义 watermark，并使用 guid...和事件时间列进行重复数据删除 不使用 watermark：由于重复记录可能到达的时间没有上限，会将来自过去所有记录的数据存储为状态 val streamingDf = spark.readStream...（full outer join） 不支持左侧外连接（left outer join）与右侧的流式 Dataset 右侧外连接与左侧的流式 Dataset 不支持 此外，还有一些 Dataset 方法将不适用于流数据集...在 Spark 2.1 中，只有 Scala 和 Java 可用。
，例如Hive等，另一种是通过Dataset/DataFrame编写Spark应用程序。...Spark支持所有类型的Join，包括： inner join left outer join right outer join full outer join left semi join left...inner join inner join是一定要找到左右表中满足join条件的记录，我们在写sql语句或者使用DataFrmae时，可以不用关心哪个是左表，哪个是右表，在spark sql查询优化阶段...left outer join left outer join是以左表为准，在右表中查找匹配的记录，如果查找失败，则返回一个所有字段都为null的记录。...full outer join full outer join相对来说要复杂一点，总体上来看既要做left outer join，又要做right outer join，但是又不能简单地先left outer
二、连接类型 Spark 中支持多种连接类型： •Inner Join : 内连接；•Full Outer Join : 全外连接；•Left Outer Join : 左外连接；•Right Outer...其中内，外连接，笛卡尔积均与普通关系型数据库中的相同，如下图所示： 这里解释一下左半连接和左反连接，这两个连接等价于关系型数据库中的 IN 和 NOT IN 字句： -- LEFT SEMI JOIN...NATURAL JOIN 自然连接是在两张表中寻找那些数据类型和列名都相同的字段，然后自动地将他们连接起来，并返回所有符合条件的结果。...spark.sql("SELECT * FROM emp NATURAL JOIN dept").show() 以下是一个自然连接的查询结果，程序自动推断出使用两张表都存在的 dept 列进行连接，其实际等价于...是否采用广播方式进行 Join 取决于程序内部对小表的判断，如果想明确使用广播方式进行 Join，则可以在 DataFrame API 中使用 broadcast 方法指定需要广播的小表： empDF.join
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