Spark 'join‘DataFrame with List and return String - 腾讯云开发者社区

首先我们使用新的API方法连接mysql加载数据创建DF import org.apache.spark.sql.DataFrame import org.apache.spark....于是使用官网API spark1.4的指定方法尝试 val labels = CI_MDA_SYS_TABLE.join(CI_MDA_SYS_TABLE_COLUMN,"TABLE_ID") labels.join...(DataFrame.scala:1269) at org.apache.spark.sql.DataFrame.head(DataFrame.scala:1203) at...org.apache.spark.sql.DataFrame.take(DataFrame.scala:1262) at org.apache.spark.sql.DataFrame.showString...(DataFrame.scala:176) at org.apache.spark.sql.DataFrame.show(DataFrame.scala:331) at

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JSON综合性复杂案例

（针对json文件创建DataFrame） DataFrame studentScoresDF = sqlContext.read().json"hdfs://spark1:9000/spark-study...where score>=80"); // （将DataFrame转换为rdd，执行transformation操作） ListString> goodStudentNames = goodStudentScoresDF.javaRDD...}).collect(); // 然后针对JavaRDDString>，创建DataFrame // （针对包含json串的JavaRDD，创建DataFrame） ListString...// （将DataFrame转换为JavaRDD，再map为JavaPairRDD，然后进行join） JavaPairRDDString, Tuple2...tuple._2._1, tuple._2._2); } }); // 创建一份元数据，将JavaRDD转换为DataFrame List

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如何避免spark dataframe的JOIN操作之后产生重复列（Reference *** is ambiguous问题解决）

spark datafrme提供了强大的JOIN操作。但是在操作的时候，经常发现会碰到重复列的问题。...key1|key2|value2| +----+----+------+ | one| A| 5| | two| A| 6| +----+----+------+ 对其进行JOIN...one| B| 2|null|null| null| +----+----+-----+----+----+------+ 假如这两个字段同时存在，那么就会报错，如下：org.apache.spark.sql.AnalysisException...: Reference 'key2' is ambiguous 因此，网上有很多关于如何在JOIN之后删除列的，后来经过仔细查找，才发现通过修改JOIN的表达式，完全可以避免这个问题。...df.join(df2, Seq("key1", "key2"), "left_outer").show() +----+----+-----+------+ |key1|key2|value|

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Spark SQL 用户自定义函数UDF、用户自定义聚合函数UDAF 教程（Java踩坑教学版）

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JDBC数据源实战

db / cache中 // 分别将mysql中两张表的数据加载为DataFrame MapString, String> options = new HashMapString, String...(options).load(); // 将两个DataFrame转换为JavaPairRDD，执行join操作 JavaPairRDDString, Tuple2String.valueOf(row.get(1)))); } }).join(studentScoresDF.javaRDD().mapToPair( new...public Tuple2String, Integer> call(Row row) throws Exception { return new Tuple2String...true; } return false; } }); // 转换为DataFrame List structFields

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PySpark︱DataFrame操作指南：增删改查合并统计与数据处理

(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,...下面的例子会先新建一个dataframe，然后将list转为dataframe，然后将两者join起来。...[pd.DataFrame(list(rdds))] data.rdd.mapPartitions(_map_to_pandas).collect() 返回的是list。...互转 Pandas和Spark的DataFrame两者互相转换： pandas_df = spark_df.toPandas() spark_df = sqlContext.createDataFrame...处理方法：增删改差 Spark-SQL之DataFrame操作大全 Complete Guide on DataFrame Operations in PySpark

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第四范式OpenMLDB: 拓展Spark源码实现高性能Join

indexColName: String, method: String): DataFrame = { logger.info("Add the indexColName(%s) to Spark...: SparkSession, df: DataFrame, indexColName: String = null): DataFrame = { logger.info("Use zipWithUniqueId..., df: DataFrame, indexColName: String = null): DataFrame = { logger.info("Use zipWithIndex to generate...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"...// the output list looks like: join keys, columns from left, columns from right val projectList = joinType

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SparkSql官方文档中文翻译(java版本)

当前Spark SQL版本（Spark 1.5.2）不支持嵌套的JavaBeans和复杂数据类型（如：List、Array）。...public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name...ListString> teenagerNames = teenagers.javaRDD().map(new FunctionString>() { public String call...ListString> names = results.javaRDD().map(new FunctionString>() { public String call(Row row...= teenagers.javaRDD().map(new FunctionString>() { public String call(Row row) { return "

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大数据【企业级360°全方位用户画像】标签开发代码抽取

五级数据与 HBase 数据进行打标签【单独处理】 */ def getNewTag(spark: SparkSession,fiveTagDF:DataFrame,hbaseDF:DataFrame...):DataFrame /** * 7.合并历史数据 * 将标签写入HBase * * @param newTags 新标签 * @return 返回最终标签...将新数据和旧数据的tagsId合并到一起 val allTags: DataFrame = oldTags.join(newTags, oldTags("userId") === newTags...getNewTag(spark: SparkSession, fiveTagDF: DataFrame, hbaseDF: DataFrame): DataFrame = { // 引入隐式转换....asScala.toList // 将util.List转换成list 需要隐式转换 import scala.collection.JavaConverters._ //

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3万字长文，PySpark入门级学习教程，框架思维

使用List来创建 list_values = [['Sam', 28, 88], ['Flora', 28, 90], ['Run', 1, 60]] Spark_df = spark.createDataFrame...df.dtypes # [('name', 'string'), ('age', 'bigint'), ('score', 'bigint'), ('sex', 'string')] # DataFrame.describe...= [['Sam', 28, 88], ['Flora', 28, 90], ['Run', 1, 60]] Spark_df = spark.createDataFrame(list_values,...= rdd_small_dict[k] if k in rdd_small_dict else None if join_type == 'join': return (k,...(v, small_table_v)) if k in rdd_small_dict else None elif join_type == 'left_join': return

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SparkSql之编程方式

(9,"王菲菲",20,"女",1), Student(11,"小惠",23,"女",1), Student(12,"梦雅",25,"女",3) ) val boys=List...takeAsList：获取若干行记录DataFrame对象上的条件查询和join等操作where条件相关 1.where(conditionExpr: String)：SQL语言中where关键字后的条件...union 1.unionAll方法：对两个DataFrame进行组合join 1.笛卡尔积 2.using一个字段形式 3.using多个字段形式 4.指定join类型 5.使用Column类型来join...6.在指定join字段同时指定join类型获取指定字段统计信息 1.stat方法可以用于计算指定字段或指定字段之间的统计信息，比如方差，协方差等。...whtiColumn(colName: String , col: Column)方法根据指定colName往DataFrame中新增一列，如果colName已存在，则会覆盖当前列。

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Spark处理数据倾斜过程记录

、left join、right join join、left join、right join 通过Spark web ui event timeline观察明显长尾任务：数据倾斜大Key定位...: String ): Array[(Int, Row)] = { val df: DataFrame = sparkSession.sql("select " + keyColumn + "...): String = { value.toString.split("_")(1) } 表关联数据倾斜优化 1、适用场景适用于 join 时出现数据倾斜。...}) // TODO 4、倾斜的大key 与扩容后的表进行join val df1: DataFrame = newSaleCourse .join(newCourseShoppingCart.drop...val df2: DataFrame = saleCourse .join(commonCourseShoppingCart.drop("coursename"), Seq("courseid

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大数据技术Spark学习

图中构造了两个 DataFrame，将它们 join 之后又做了一次 filter 操作。如果原封不动地执行这个执行计划，最终的执行效率是不高的。...如果我们能将 filter 下推到 join 下方，先对 DataFrame 进行过滤，再 join 过滤后的较小的结果集，便可以有效缩短执行时间。而 Spark SQL 的查询优化器正是这样做的。...(teenager => teenager.getValuesMap[Any](List("name", "age"))).collect() // Array[Map[String,Any]] = Array..., schema) peopleDF: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: string] 注意：此时的 name 和 age 都是...StringType,Some(List(StringType))) scala> df.createOrReplaceTempView("people") scala> spark.sql("select

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第三天：SparkSQL

val rdd1 = sc.makeRDD(List((1,"a"),(2,"b"),(3,"c"))) val rdd2 = sc.makeRDD(List((1,"1"),(2,"2"),(3,"3..., structType) dataFrame: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int] DataFrame转换为RDD 直接调用...") df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string] 将DataFrame转换为RDD scala> val dfToRDD...] 将DataSet转化为DataFrame scala> val df = ds.toDF df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age...//3.创建RDD val rdd: RDD[(Int, String, Int)] = spark.sparkContext.makeRDD(List((1, "zhang", 20), (2

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《大数据+AI在大健康领域中最佳实践前瞻》---- 基于DBSCAN 与软聚类实现单一实体识别

curr_clusters = len(arr_list[0]) #return the Record ID clusters return arr_list[0]...REC_ID AGE PI_ID 1 25 1 2 24 1 3 12 2 4 32 3 JOIN : BY MATCHING REC_IDs OF LATEST DATAFRAME WITH...((unique_sdf.T_ID == join_sdf.PI_ID) & (unique_sdf.T_ORIGREC == join_sdf.ORIGREC)).select(cols) return...').alias('RECORD_ID')) #List of cols to get from the original Dataframe....instance self.spark = spark #Load the CSV data into a spark dataframe and standardize

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PySpark入门级学习教程，框架思维（中）

使用List来创建 list_values = [['Sam', 28, 88], ['Flora', 28, 90], ['Run', 1, 60]] Spark_df = spark.createDataFrame...(list_values, ['name', 'age', 'score']) Spark_df.show() # +-----+---+-----+ # | name|age|score| # +--...通过读取数据库来创建 # 5.1 读取hive数据 spark.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING) USING hive...df.dtypes # [('name', 'string'), ('age', 'bigint'), ('score', 'bigint'), ('sex', 'string')] # DataFrame.describe...# 这个不用多解释了，直接上案例来看看具体的语法即可，DataFrame.join(other, on=None, how=None) df1 = spark.createDataFrame(

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spark三种连接join

本文主要介绍spark join相关操作。...描述 spark实现join的方式也是通过RDD的算子，spark同样提供了三个算子join，leftOuterJoin，rightOuterJoin。...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...return new Tuple2String, String>(driverId, orderId); } }); /* *...)row.get(0); String carId = (String)row.get(1); return new Tuple2String

1.4K8 0

基于大数据技术的开源在线教育项目

有时间的同学需要使用DataFrame api实现功能,并对join进行优化。...DataFrame Api统计通过各注册跳转地址(appregurl)进行注册的用户数,有时间的再写Spark Sql 需求5：使用Spark DataFrame Api统计各所属网站（sitename...）的用户数,有时间的再写Spark Sql 需求6：使用Spark DataFrame Api统计各所属平台的（regsourcename）用户数,有时间的再写Spark Sql 需求7：使用Spark...DataFrame Api统计通过各广告跳转（adname）的用户数,有时间的再写Spark Sql 需求8：使用Spark DataFrame Api统计各用户级别（memberlevel）的用户数...,有时间的再写Spark Sql 需求9：使用Spark DataFrame Api统计各分区网站、用户级别下(dn、memberlevel)的top3用户,有时间的再写Spark Sql 创建DwsMemberDao

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大数据【企业级360°全方位用户画像】基于RFM模型的挖掘型标签开发

= "RFMModel" // 设置用户价值id override def setFourTagId: String = "168" override def getNewTag(spark...为了后续我们方便查找调用，我们将join后的数据，封装到了List集合。...val clusterCenterIndexDF: DataFrame = clusterCenterIndex.toDF("type","index") // 开始join val...JoinDF: DataFrame = fiveTagDF.join(clusterCenterIndexDF,fiveTagDF.col("rule") === clusterCenterIndexDF.col...// 开始join val JoinDF: DataFrame = fiveTagDF.join(clusterCenterIndexDF,fiveTagDF.col("rule") ===

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Spark UDF小结

addition, Hive also supports UDTFs (User Defined Tabular Functions) that act on one row as input and return...以下的例子是由于误使用UDF导致的性能下降：实现功能筛选出搜索过特定词条的用户，并分析这些用户使用的app 数据schema userDs的shema DataFrame[appInputList:...arraystring>,fwords:string,timestamp:bigint>>,packageName...:string>>, citycode: int, date: int, useid: string] 代码实现(bad example) filterRowQueryUdf 中匹配输入的query并裁剪出满足条件用户的...appInputList") .selectExpr("userid", "date", "appInputList.packageName as packageName") .join

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spark1.4加载mysql数据创建Dataframe及join操作连接方法问题

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