val partitionsColumns = "idnum,monthnum"
val partitionsColumnsList = partitionsColumns.split(",").toList
val loc = "/data/omega/published/invoice"
val df = sqlContext.read.parquet(loc)
val windowFunction = Window.partitionBy (partitionsColumnsList:_*).orderBy(df("effecti
我有火花数据如下所示。
val df = Seq(("a",1,1400),("a",1,1250),("a",2,1200),("a",4,1250),("a",4,1200),("a",4,1100),("b",2,2500),("b",2,1250),("b",2,500),("b",4,250),("b",4,200),("b",4,100),("b",4,100),("b
我有以下数据:
rowid uid time code
1 1 5 a
2 1 6 b
3 1 7 c
4 2 8 a
5 2 9 c
6 2 9 c
7 2 10 c
8 2 11 a
9 2 12 c
现在,我想以这样一种方式过滤数据,即我可以删除第6行和第7行。对于特定的uid,我希望在代码中只保留一行值为'c‘的行。
因此,预期的数据应该是:
rowid uid time
我有下表:
-----------------------------------------------------------------
| sku | distribution center | leadtime | ind_abt | date |
-----------------------------------------------------------------
| 1234 | New York | 10 | 0 | 2022-01-01 |
| 1234 | New York
想象一个数据文件,如下所示:
Id Date FileType
1 2020JAN01 HTML
1 2020JAN01 TXT
2 2020FEB01 HTML
2 2020FEB02 HTML
我如何创建一个列,它对给定的"Id“和”日期“集计算"FileType”的不同值(比如FileType)。输出应该如下所示。
Id Date FileType TotalTypes
1 2020JAN01 HTML 2
1 2020JAN01 TXT
在Spark 1.6中,基本上我希望应用分区,然后使用两列进行排序,这样我就可以对每个分区应用等级逻辑 val str = "insertdatetime,a_load_dt"
val orderByList = str.split(",")
val ptr = "memberidnum"
val partitionsColumnsList = ptr.split(",").toList
val landingDF = hc.sql("""select memberidnum,insertdate
我在这一行中发现了类似的情况,但他使用的是SQL server,而不是pyspark/python:。
我有一个数据集如下:
ID Date Class
1 2021/01/01 math, english
1 2021/01/02 math, english
1 2021/01/03 chinese
1 2021/01/04 math, chemistry
1 2021/01/05 math, english
1 2
当我从prod运行我的代码时,当我试图从单元测试用例调用时,不会遇到任何不可序列化的问题。I从下面的代码中获取不可序列化的任务。不知道问题是什么,以及为什么这种奇怪的行为。有人能在这个或任何更好的可串行化解决方案上帮助从蜂巢表中获取最新的行吗?
val distinctBy = Window.partitionBy("id").orderBy(desc("updated_at"));
val uniqueSellerDf = enrichedDf.withColumn("rank", rank().over(distinctBy))
我知道你可以通过上一个函数和一个窗口函数的组合,用next非缺失值向前/向后填充缺失值。 但我有一个数据看起来像这样: Area,Date,Population
A, 1/1/2000, 10000
A, 2/1/2000,
A, 3/1/2000,
A, 4/1/2000, 10030
A, 5/1/2000, 在这个例子中,对于五月份的人口,我喜欢填写10030,这很容易。但是对于2月和3月,我想填写的值是10000和10030的平均值,而不是10000或10030。 你知道如何实现它吗? 谢谢,
使用Spark SQL的窗口函数,我需要按多列分区来运行我的数据查询,如下所示:
val w = Window.partitionBy($"a").partitionBy($"b").rangeBetween(-100, 0)
我目前还没有测试环境(正在进行设置),但作为一个快速的问题,这是目前支持作为Spark SQL的窗口函数的一部分,或者这不会工作?
我有下面的数据,final_column是我想要得到的确切输出。我正在尝试进行flag的累积和,如果flag为0,则希望休息,然后将值设置为0,如下所示
cola date flag final_column
a 2021-10-01 0 0
a 2021-10-02 1 1
a 2021-10-03 1 2
a 2021-10-04 0 0
a 2021-10-05 0 0
a 2021-10-06 0 0
a 2021-10-07 1 1
a 2021-10-08 1 2
a 2021-10-0