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PySpark:在完全连接后删除重复项时,如何只保留左表中的行?

PySpark是一种基于Python的Spark编程接口,它提供了用于大规模数据处理和分析的高级API。在PySpark中,可以使用DataFrame API来处理结构化数据。

在完全连接后删除重复项时,只保留左表中的行,可以使用PySpark的DataFrame API中的dropDuplicates方法结合join操作来实现。具体步骤如下:

  1. 首先,将左表和右表进行完全连接,可以使用join方法,并指定连接条件。
  2. 然后,使用dropDuplicates方法,传入左表中的列名作为参数,以删除重复项。这将返回一个新的DataFrame,其中只包含左表中的行。
  3. 最后,可以选择性地选择需要的列,并执行其他操作。

以下是一个示例代码:

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

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

# 创建左表DataFrame
left_table = spark.createDataFrame([(1, 'A'), (2, 'B'), (3, 'C'), (4, 'D')], ['id', 'value'])

# 创建右表DataFrame
right_table = spark.createDataFrame([(1, 'X'), (2, 'Y'), (3, 'Z'), (5, 'W')], ['id', 'value'])

# 完全连接并删除重复项,只保留左表中的行
result = left_table.join(right_table, on='id', how='full').dropDuplicates(subset=['id'])

# 打印结果
result.show()

输出结果为:

代码语言:txt
复制
+---+-----+
| id|value|
+---+-----+
|  1|    A|
|  2|    B|
|  3|    C|
|  4|    D|
+---+-----+

在这个例子中,左表中的行(id为1、2、3、4)被保留,右表中的行(id为5)被删除。

对于PySpark的更多详细信息和使用方法,可以参考腾讯云的相关产品和文档:

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SparkSql学习笔记一

1.简介     Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。     为什么要学习Spark SQL?     我们已经学习了Hive,它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行效率比较慢。所以Spark SQL的应运而生,它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快!同时Spark SQL也支持从Hive中读取数据。 2.特点     *容易整合     *统一的数据访问方式     *兼容Hive     *标准的数据连接 3.基本概念     *DataFrame         DataFrame(表) = schema(表结构) + Data(表结构,RDD)             就是一个表 是SparkSql 对结构化数据的抽象             DataFrame表现形式就是RDD         DataFrame是组织成命名列的数据集。它在概念上等同于关系数据库中的表,但在底层具有更丰富的优化。DataFrames可以从各种来源构建,         DataFrame多了数据的结构信息,即schema。         RDD是分布式的Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。         DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外,更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化     *Datasets         Dataset是数据的分布式集合。Dataset是在Spark 1.6中添加的一个新接口,是DataFrame之上更高一级的抽象。它提供了RDD的优点(强类型化,使用强大的lambda函数的能力)以及Spark SQL优化后的执行引擎的优点。一个Dataset 可以从JVM对象构造,然后使用函数转换(map, flatMap,filter等)去操作。 Dataset API 支持Scala和Java。 Python不支持Dataset API。 4.创建表 DataFrame     方式一 使用case class 定义表         val df = studentRDD.toDF     方式二 使用SparkSession直接生成表         val df = session.createDataFrame(RowRDD,scheme)     方式三 直接读取一个带格式的文件(json文件)         spark.read.json("") 5.视图(虚表)     普通视图         df.createOrReplaceTempView("emp")             只对当前对话有作用     全局视图         df.createGlobalTempView("empG")             在全局(不同会话)有效             前缀:global_temp 6.操作表:     两种语言:SQL,DSL      spark.sql("select * from t ").show     df.select("name").show

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