SPARK基础4(DataFrame操作)
在上文《SPARK基础2(读入文件、转临时表、RDD与DataFrame)》中，我们简单介绍了spark中的DataFrame，我们知道了spark dataframe派生于RDD类，但是提供了非常强大的数据操作功能。在本文中我们主要介绍，DataFrame基本API常用操作。
查看数据
// 默认只显示20条
commodityDF.show()
// 是否最多只显示20个字符，默认为true
commodityDF.show(false)
// 完整查看10条数据
commodityDF.show(10, false)
// 取前n行数据, 和take与head不同的是，limit方法不是Action操作。
commodityDF.limit(5).show(false)
加载数据到数组
// 将数据加载到集合里面
commodityDF.collect().foreach(println)
// 和collect类似,只不过转换成list
commodityDF.collectAsList()
获取指定字段的统计信息
// 获取指定字段的统计信息count, mean, stddev, min, max 返回的还是Dataframe
commodityDF.describe("price", "yprice").show(false)
// 遍历每个统计信息
commodityDF.describe("price", "yprice").collect().foreach(println)
// 取0行的 "count" 数据
println(commodityDF.describe("price", "yprice").collect()(0))
去重
// 去除一行数据完全相同的
println(df.distinct().count())
// 删除指定字段存在相同的数据
println(df.dropDuplicates(Seq("price", "yprice")).count())
获取n行数据
// 获取第一行数据
println(commodityDF.first())
println(commodityDF.head())
// 获取前5条数据
commodityDF.head(5).foreach(println)
commodityDF.take(5).foreach(println)
// 以行数据list返回
commodityDF.takeAsList(5)
条件查询
// where和filter方法和SQL的where后面的语句一样
commodityDF.where("price>100 or yprice<200").show()
commodityDF.filter("price>100 or yprice<200").show()
选取字段
// 选取 name ,price字段
commodityDF.select("name", "price").show(5, false)
// 对price字段的数据都+100
commodityDF.select(commodityDF("name"), commodityDF("price") + 100).show(5)
// 对指定字段进行特殊处理; price字段重名名为 p, 对price取四舍五入
commodityDF.selectExpr("name", "price as p", "round(price)").show(10)
// 只获取单个字段
val name = commodityDF.col("name")
val parice = commodityDF.apply("price")
删除指定字段
// 删除指定字段 price
val c1 = commodityDF.drop("price")
val c2 = c1.drop(c1("yprice"))
c2.show(5)
排序
// 降序排序
commodityDF.orderBy(-commodityDF("price")).show(5)
commodityDF.orderBy(commodityDF("price").desc).show(5)
// 升序排序
commodityDF.orderBy("price").show(5)
commodityDF.orderBy(commodityDF("price")).show(5)
//多列排序
df.sort(df.age.desc(), df.name.asc()).show()
分组
// 对字段数据分组, 再对分组后的数据处理 count max mean sum agg
commodityDF.groupBy("degree").count().show(5)
commodityDF.groupBy(commodityDF("degree")).count().show(5)
commodityDF.groupBy(commodityDF("degree")).max("price", "yprice").show(5)
agg聚合
// 聚合agg一般和group by一起使用
commodityDF.agg("price" -> "max", "yprice" -> "sum").show()
// 对degree分组然后取 price字段的最大值和downNum的平均值
commodityDF.groupBy("degree").agg("price" -> "max", "downNum" -> "mean").show()
join
// 组合数据DF
val df1 = commodityDF.limit(5)
val df2 = commodityDF.limit(10)
val df3 = commodityDF.filter("id>5 and id<11")
// 只有id字段相同的才会横向组合 inner
df1.join(df2, "id").show()
df1.join(df2, df1("id") === df2("id")).show()
df1.join(df2, df1("id") === df2("id"), "inner").show()
// 根据 id和name两个字段join
df2.join(df3, Seq("id", "name")).show()
Leaddetails.join(
Utm_Master,
Leaddetails("LeadSource") <=> Utm_Master("LeadSource")
&& Leaddetails("Utm_Source") <=> Utm_Master("Utm_Source")
&& Leaddetails("Utm_Medium") <=> Utm_Master("Utm_Medium")
&& Leaddetails("Utm_Campaign") <=> Utm_Master("Utm_Campaign"),
"left"
)
重命名
// 重命名字段名,如果指定的字段名不存在，不进行任何操作
commodityDF.limit(5).show()
commodityDF.withColumnRenamed("name", "reName").limit(5).show()
df.select(df.name.alias("username"),df.age).show()
添加字段
// 往当前DataFrame中新增一列
commodityDF.withColumn("newCol", commodityDF("name")).show()