THE ORDER
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21 DataFrame入门

1 DataFrame的组成

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2 DataFrame的代码构建 - 基于RDD方式1

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3 DataFrame的入门操作

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4 词频统计案例练习

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5 电影评分数据分析案例

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6 SparkSQL Shuffle 分区数目

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7 SparkSQL 数据清洗API

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8 DataFrame数据写出

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9 DataFrame 通过JDBC读写数据库（MySQL示例）

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  1. DataFrame 在结构层面上由StructField组成列描述，由
    StructType构造表描述。在数据层面上，Column对象记录列数据
    ，Row对象记录行数据
  2. DataFrame可以从RDD转换、Pandas DF转换、读取文件、读取
    JDBC等方法构建
  3. spark.read.format()和df.write.format() 是DataFrame读取和写出
    的统一化标准API
  4. SparkSQL默认在Shuffle阶段200个分区，可以修改参数获得最好
    性能
  5. dropDuplicates可以去重、dropna可以删除缺失值、fillna可以填
    充缺失值
  6. SparkSQL支持JDBC读写，可用标准API对数据库进行读写操作

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