Spark DataFrame 函数

spark中DataFrame读取hive之UDF函数去掉空行 import org.apache.spark.sql.SparkSessionval spark = SparkSession.builder().master("spark://192.168.0.0:7077").enableHiveSupport().getOrCreate()val sc = spark.sparkContextval sqlContext = spark.sqlCon... 阅读详情

DataFrame 一旦被创建,则可被DataFrame, column和 function中的函数操作,这些函数叫做 domain-specific-language (DSL) 函数。

 

DataFrame函数和RDD一样,也分为action和transformation,且后者是惰性的。

 

Spark 1.5.1函数:

dataframe:

http://spark.apache.org/docs/1.5.1/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.DataFrame

 

column:

http://spark.apache.org/docs/1.5.1/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.Column

 

functions:

http://spark.apache.org/docs/1.5.1/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.functions$

 

 

新增列同名时会报错

import org.apache.spark.sql.functions.explode
import org.apache.spark.sql.functions.col

 val words1=sc.parallelize(Seq((1,Array("sun", "rises", "in"))))
    val words2=sc.parallelize(Seq((1,Map(("k1","v1"),("k2","v2"),("k3","v3")))))
    words1.toDF("key","values").withColumn("value",explode(col("values"))).show
    words1.toDF("key","values").select(col("key"),explode(col("values"))).toDF("key","value").show
   // words2.toDF("key","values").withColumn("key",explode(col("values"))).show //报错,有两列,却只有一个列名
    words2.toDF("key","values").select(col("key"),explode(col("values"))).toDF("key","subkey","value").show


 

Spark dataframe使用详解 本文档详细的描述了SPARK DATAFRAME架构的使用,列举了详细的例子,通俗易懂 立即下载

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