Dataframe API与Spark.sql [重复]_REST API流与重复的GET请求_如何在python中混洗具有重复值的选定列，而不分配与原始dataframe相同的值 - 腾讯云开发者社区

列值）的形式构成的分布式数据集，按照列赋予不同名称，约等于关系数据库的数据表 A DataFrame is a Dataset organized into named columns....In Scala and Java, a DataFrame is represented by a Dataset of Rows....In the Scala API DataFrame is simply a type alias of Dataset[Row]....in Java API, users need to use Dataset to represent a DataFrame....API操作 printSchema 打印Schema信息,以树形结构输出 import org.apache.spark.sql.

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spark按某几列删除dataframe重复行

新建一个 dataframe ： val conf = new SparkConf().setAppName("TTyb").setMaster("local") val sc = new SparkContext...(conf) val spark = new SQLContext(sc) val dataFrame = spark.createDataFrame(Seq( (1, 1, "2", "5"),...(3, 2, "36", "69"), (1, 3, "4", null) )).toDF("id", "label", "col1", "col2") 想根据 id 和 lable 来删除重复行...，即删掉 id=2 且 lable=2 的重复行。...利用 distinct 无法删除 dataframe.distinct().show() +---+-----+----+----+ | id|label|col1|col2| +---+-----+-

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数据湖（十五）：Spark与Iceberg整合写操作

另外，使用insert overwrite 语法覆盖静态分区方式时，查询的语句中就不要再次写入分区列，否则会重复。...").show() Iceberg 表 test1结果如下：//注意：指定静态分区"jiangsu",静态分区下，就不要在查询 “loc" 列了，否则重复spark.sql( """ |insert...API 写入Iceberg表Spark向Iceberg中写数据时不仅可以使用SQL方式，也可以使用DataFrame Api方式操作Iceberg,建议使用SQL方式操作。...DataFrame创建Iceberg表分为创建普通表和分区表，创建分区表时需要指定分区列，分区列可以是多个列。...具体操作如下：//1.准备数据，使用DataFrame Api 写入Iceberg表及分区表val nameJsonList = List[String]( "{\"id\":1,\"name\":\

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Spark 与 DataFrame

Spark 与 DataFrame 前言在 Spark 中，除了 RDD 这种数据容器外，还有一种更容易操作的一个分布式数据容器 DateFrame，它更像传统关系型数据库的二维表，除了包括数据自身以外还包括数据的结构信息...写数据 write 的使用方法与 read 相同，可以通过 format 指定写入的格式，默认为 csv，也可以通过 options 添加额外选项。...300.01| | 10.99| | 33.87| +------+ ''' 另外，你也可以使用标准的 SQL 语句来查询数据，例如： df.createOrReplaceTempView('table') spark.sql...的行数 df.drop('Truth') # 删除指定列 df.drop_duplicates() # 删除重复记录 df.dropna() # 删除缺失值...过滤指定数据 df.withColumnRenamed('Value', 'Value_new') # 重命名列 Pandas on Spark 在 Spark 3.2 版本中，可以通过 Pandas api

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数据湖（十四）：Spark与Iceberg整合查询操作

Spark与Iceberg整合查询操作一、DataFrame API加载Iceberg中的数据Spark操作Iceberg不仅可以使用SQL方式查询Iceberg中的数据，还可以使用DataFrame...")frame1.show()//第二种方式使用DataFrame加载 Iceberg表数据val frame2: DataFrame = spark.read.format("iceberg").load...hadoop_prod.mydb.mytest.snapshots """.stripMargin).show(false)结果如下：三、查询表历史对Iceberg表查询表历史就是查询Iceberg表快照信息内容，与查询表快照类似...Api把数据查询出来，Spark3.x版本之后支持SQL指定时间戳查询数据。...Api 不能回滚快照，在Spark3.x版本之后，支持SQL回滚快照。

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Pandas vs Spark：获取指定列的N种方式

导读本篇继续Pandas与Spark常用操作对比系列，针对常用到的获取指定列的多种实现做以对比。...注：此处的Pandas特指DataFrame数据结构，Spark特指spark.sql下的DataFrame数据结构。 ?...无论是pandas的DataFrame还是spark.sql的DataFrame，获取指定一列是一种很常见的需求场景，获取指定列之后可以用于提取原数据的子集，也可以根据该列衍生其他列。...中的一个特殊字典，其中每个列名是key，每一列的数据为value（注：这个特殊的字典允许列名重复），该种形式对列名无任何要求。...02 spark.sql中DataFrame获取指定列 spark.sql中也提供了名为DataFrame的核心数据抽象，其与Pandas中DataFrame有很多相近之处，但也有许多不同，典型区别包括

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Python DataFrame使用drop_duplicates()函数去重(保留重复值，取重复值)

摘要在进行数据分析时，我们经常需要对DataFrame去重，但有时候也会需要只保留重复值。这里就简单的介绍一下对于DataFrame去重和取重复值的操作。...创建DataFrame 这里首先创建一个包含一行重复值的DataFrame。 ?...2.DataFrame去重，可以选择是否保留重复值，默认是保留重复值，想要不保留重复值的话直接设置参数keep为False即可。 ? 3.取DataFrame重复值。...大多时候我们都是需要将数据去重，但是有时候很我们也需要取重复数据，这个时候我们就可以根据刚刚上面我们得到的两个DataFrame来concat到一起之后去重不保留重复值就可以。...到此这篇关于Python DataFrame使用drop_duplicates()函数去重(保留重复值，取重复值)的文章就介绍到这了,更多相关DataFrame使用drop_duplicates去重内容请搜索

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spark2 sql编程样例：sql操作

问题导读 1.DataFrame中本文使用了row哪些方法？ 2.操作DataFrame row需要导入什么包？...Andy| // | 19| Justin| // +----+-------+ // $example off:global_temp_view$ } 这里面其实也有重复的...这里面大部分也重复了。需要说明的 [Scala] 纯文本查看复制代码 ?...关于DataFrame row的更多操作方法，可参考 http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.Row...val peopleDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema) 最后这里生成了DataFrame。其它基本重复了，不在啰嗦。

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SparkSQL

DataFrame与RDD的主要区别在于，DataFrame带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。 Spark SQL性能上比RDD要高。...通过JDBC或者ODBC来连接二、Spark SQL编程 1、SparkSession新API 在老的版本中，SparkSQL提供两种SQL查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的...SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点，实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession...视图：对特定表的数据的查询结果重复使用。View只能查询，不能修改和插入。...spark.sql("create table user(id int, name string)") 查看数据库 spark.sql("show tables").show 向表中插入数据 spark.sql

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Structured API基本使用

一、创建DataFrame和Dataset 1.1 创建DataFrame Spark 中所有功能的入口点是 SparkSession，可以使用 SparkSession.builder() 创建。...val deptDF = spark.createDataFrame(rowRDD, schema) deptDF.show() 1.4 DataFrames与Datasets互相转换 Spark...提供了非常简单的转换方法用于 DataFrame 与 Dataset 间的互相转换，示例如下： # DataFrames转Datasets scala> df.as[Emp] res1: org.apache.spark.sql.Dataset...三、使用Structured API进行基本查询 // 1.查询员工姓名及工作 df.select($"ename", $"job").show() // 2.filter 查询工资大于 2000 的员工信息...spark.sql("SELECT * FROM emp ORDER BY sal DESC LIMIT 3").show() // 6.distinct 查询所有部门编号 spark.sql("SELECT

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Spark SQL实战(04)-API编程之DataFrame

Spark 1.3版本开始，SchemaRDD重命名为DataFrame，以更好反映其API和功能实质。因此，DataFrame曾被称为SchemaRDD，但现已不再使用这名称。...生态系统：Spark生态系统提供了许多额外的库和工具，例如Spark Streaming和GraphX等，这些库和工具可以与PySpark无缝集成。...DataFrame可从各种数据源构建，如: 结构化数据文件 Hive表外部数据库现有RDD DataFrame API 在 Scala、Java、Python 和 R 都可用。...在Scala和Java中，DataFrame由一组Rows组成的Dataset表示： Scala API中，DataFrame只是Dataset[Row]的类型别名 Java API中，用户需要使用Dataset...通过调用该实例的方法，可以将各种Scala数据类型（如case class、元组等）与Spark SQL中的数据类型（如Row、DataFrame、Dataset等）之间进行转换，从而方便地进行数据操作和查询

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2021年大数据Spark（二十七）：SparkSQL案例一花式查询和案例二WordCount

(DF) //注意:RDD的API中没有toDF方法,需要导入隐式转换! ...//1.查看name字段的数据 spark.sql("select name from t_person").show //2.查看 name 和age字段数据 spark.sql...DataFrame 数据结构相当于给RDD加上约束Schema，知道数据内部结构（字段名称、字段类型），提供两种方式分析处理数据：DataFrame API（DSL编程）和SQL（类似HiveQL编程）...基于DSL编程使用SparkSession加载文本数据，封装到Dataset/DataFrame中，调用API函数处理分析数据（类似RDD中API函数，如flatMap、map、filter等），编程步骤...：第一步、构建SparkSession实例对象，设置应用名称和运行本地模式；第二步、读取HDFS上文本文件数据；第三步、使用DSL（Dataset API），类似RDD API处理分析数据；

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（2）sparkstreaming滚动窗口和滑动窗口演示

ssc = new JavaStreamingContext(sparkConf, Durations.minutes(1)); /** * 设置日志的级别：避免日志重复...("log"); Dataset result = spark.sql("select * from log"); System.out.println...ssc.close(); } }}代码中定义了一个3分钟的时间窗口和3分钟的滑动大小，运行结果可以看出数据没有出现重叠，实现了滚动窗口的效果：图片二、滑动窗口（Sliding Windows）与滚动窗口类似...ssc = new JavaStreamingContext(sparkConf, Durations.minutes(1)); /** * 设置日志的级别：避免日志重复...("log"); Dataset result = spark.sql("select * from log"); System.out.println

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SparkSQL快速入门系列（6）

Spark SQL还提供了多种使用方式，包括DataFrames API和Datasets API。...但无论是哪种API或者是编程语言，它们都是基于同样的执行引擎，因此你可以在不同的API之间随意切换，它们各有各的特点。...与RDD相比，保存了更多的描述信息，概念上等同于关系型数据库中的二维表。...与DataFrame相比，保存了类型信息，是强类型的，提供了编译时类型检查，调用Dataset的方法先会生成逻辑计划，然后被spark的优化器进行优化，最终生成物理计划，然后提交到集群中运行！...SQL风格 DataFrame的一个强大之处就是我们可以将它看作是一个关系型数据表，然后可以通过在程序中使用spark.sql() 来执行SQL查询，结果将作为一个DataFrame返回如果想使用SQL

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Spark 在Spark2.0中如何使用SparkSession

除了有时限的交互之外，SparkSession 提供了一个单一的入口来与底层的 Spark 功能进行交互，并允许使用 DataFrame 和 Dataset API 对 Spark 进行编程。...探索SparkSession的统一功能首先，我们将检查 Spark 应用程序 SparkSessionZipsExample，该应用程序从 JSON 文件读取邮政编码，并使用 DataFrame API...1.4 创建DataSets和DataFrame 使用 SparkSession API 创建 DataSets 和 DataFrame 方法有许多。...正如你所看到的，输出中的结果通过使用 DataFrame API，Spark SQL和Hive查询运行完全相同。...除了使访问 DataFrame 和 Dataset API 更简单外，它还包含底层的上下文以操作数据。

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BigData--大数据技术之SparkSQL

一、Spark SQL概述 1、DataFrame 与RDD类似，DataFrame也是一个分布式数据容器。...然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还记录数据的结构信息，即schema。同时，与Hive类似，DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）。...从API易用性的角度上看，DataFrame API提供的是一套高层的关系操作，比函数式的RDD API要更加友好，门槛更低。...2、DataSet 1）是Dataframe API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象。 2）用户友好的API风格，既具有类型安全检查也具有Dataframe的查询优化特性。...5） Dataframe是Dataset的特列，DataFrame=Dataset[Row] ，所以可以通过as方法将Dataframe转换为Dataset。

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PySpark 读写 Parquet 文件到 DataFrame

本文中，云朵君将和大家一起学习如何从 PySpark DataFrame 编写 Parquet 文件并将 Parquet 文件读取到 DataFrame 并创建视图/表来执行 SQL 查询。...Pyspark SQL 提供了将 Parquet 文件读入 DataFrame 和将 DataFrame 写入 Parquet 文件，DataFrameReader和DataFrameWriter对方法...Parquet 文件与数据一起维护模式，因此它用于处理结构化文件。下面是关于如何在 PySpark 中写入和读取 Parquet 文件的简单说明，我将在后面的部分中详细解释。...因此，与面向行的数据库相比，聚合查询消耗的时间更少。 Parquet 能够支持高级嵌套数据结构，并支持高效的压缩选项和编码方案。...Pyspark 将 DataFrame 写入 Parquet 文件格式现在通过调用DataFrameWriter类的parquet()函数从PySpark DataFrame创建一个parquet文件

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Spark SQL 快速入门系列(5) | 一文教你如何使用 IDEA 创建 SparkSQL 程序(小白入门！)

// 创建临时表 df.createTempView("user") spark.sql("select * from user where age > 19").show...对DF做操作(sql) //3.1 创建临时表 df.createOrReplaceTempView("user") // 3.2 查询临时表 // spark.sql("...select * from user").show spark.sql( """ |select | name, | age...API的方式把rdd转成df */ 2....API的方式把rdd转成df */ 2.

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pandas教程（一）Series与DataFrame

DataFrame：是有多个列的数据表，每个列拥有一个 label，当然，DataFrame 也有索引。...首先我们导入包： In [1]: from pandas import Series, DataFrame In [2]: import pandas as pd 下面我们将详细介绍Series、DataFrame...这俩个部分一、Series Series是一个一维的类似的数组对象，包含一个数组的数据（任何NumPy的数据类型）和一个与数组关联的数据标签，被叫做索引。...7 a -5 c 3 dtype: int64 In [7]: obj2.index Out[7]: Index(['d', 'b', 'a', 'c'], dtype='object') 与正规的...设置DataFrame列的排列顺序： In [3]: DataFrame(data, columns=['year', 'state', 'pop']) Out[3]: year state

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【Spark重点难点】SparkSQL YYDS(上)！

在开发API方面，RDD算子多采用高阶函数，高阶函数的优势在于表达能力强，它允许开发者灵活地设计并实现业务逻辑。...DataFrame的创建方式 Spark 本身支持种类丰富的数据源与数据格式，DataFrame的创建方式更是多种多样。这里我们列举三类最常用的Spark DataFrame的创建方式。...你可以在这里看到所有的算子列表： https://spark.apache.org/docs/3.2.0/api/sql/index.html 我们举几个最常用的语法演示给大家看。..."dept") userDF.createTempView("t_employee") val sql = "select * from t_employee where name = '张三'" spark.sql...salary) as avg_slalary from t_employee |group by dept order by avg_slalary desc """.stripMargin spark.sql

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DataFrame常用API操作

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