Spark SQL(二) DataFrames相关的Transformation操作

本文主要是介绍Spark SQL(二) DataFrames相关的Transformation操作，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Spark SQL(二) DataFrames相关的Transformation操作

DataFrames是不可变的，且与其相关的Transformation操作和RDD的相关操作一样都是返回一个新的DataFrame.

DataFrames Transformations

• select
• selectExpr
• filter/where
• distinct/dropDuplicates
• sort/orderBy
• limit
• union
• withColumn
• withColumnRenamed
• drop
• sample
• randomSplit
• join
• groupBy
• describe

如何引用列

上面列的转换操作有的需要以字符串的形式传入一个列作为参数，有的需要一个Column的方式传入一个列作为参数。所以在介绍Transformation相关的操作之前先介绍下Spark SQL种引用列的方式。

在Spark SQL中有5种方式引用一个列：

• "columnName" 用双引号括住一个列名，这种方式以字符串的形式引用列。
• col("clolumnName"). col这个函数会返回一个Column类的实例
• column("columnName"). 这种方式的效果和col是一样的。
• $"columnName". 这种方式是scala的语法糖, 也会返回一个Column类的实例。
• 'cloumnName. scala的另一个语法糖，也会返回一个Column的实例。

具体的Transformation介绍

首先从数据源创建一个DataFrame

val movies = spark.read.parquet("<path>/chapter4/data/movies/movies.parquet")

1. select(cloumns) 操作

一个例子:

movies.select("movie_title","produced_year").show(5)

输出:

+-------------------+--------------+
|        movie_title| produced_year|
+-------------------+--------------+
|       Coach Carter|          2005|
|        Superman II|          1980|
|          Apollo 13|          1995|
|           Superman|          1978|
| Back to the Future|          1985|
+-------------------+--------------+

值得注意的是，在select种如何传入多个列，那么引用列的方式要求统一，不可以一个用string的方式一个用Column的方式。

另一个例子，当以Column引用列的时候，可以用利用Column的内置函数就行数学，逻辑计算。

movies.select('movie_title,('produced_year - ('produced_year % 10)).as("produced_decade")).show(5)

输出为：

+-------------------+----------------+
|        movie_title| produced_decade|
+-------------------+----------------+
|       Coach Carter|            2000|
|        Superman II|            1980|
|          Apollo 13|            1990|
|           Superman|            1970|
| Back to the Future|            1980|
+-------------------+----------------+

2. selectExpr(expression)操作

这个操作和select的区别是，它可以接受一个或多个SQL表达式，而不是列名作为参数。
例子1：

movies.selectExpr("*","(produced_year - (produced_year % 10)) as decade").show(5)

输出为：

+-----------------+-------------------+--------------+-------+
|       actor_name|        movie_title| produced_year| decade|
+-----------------+-------------------+--------------+-------+
|McClure, Marc (I)|       Coach Carter|          2005|   2000|
|McClure, Marc (I)|        Superman II|          1980|   1980|
|McClure, Marc (I)|          Apollo 13|          1995|   1990

这篇关于Spark SQL(二) DataFrames相关的Transformation操作的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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