spark中dropDuplicates和distinct的区别

最新推荐文章于 2025-05-07 14:30:23 发布
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#spark #大数据

本文介绍了两种数据去重方法：distinct 和 dropDuplicates。distinct 方法会在所有列上进行去重操作；而 dropDuplicates 方法则允许选择特定的列进行去重。这两种方法在数据处理中非常实用。

1、distinct去重时会考虑所有列
2、dropDuplicates去重时，可以选择某几列，针对这些列去重。

SparkSQL异常数据清洗API
qq_42936727的博客
03-28 864
需要注意的是，如果我们结合thres和subset，意义并不是二者的叠加，而是在指定的subset中，列数要达到thres阈值，而不是任意的列数非空达到阈值和保存subset指定的列。param how:'any’or ‘all’，如果参数为any（默认any），那么只要df一行包含空值，就会被去除，如果是all,只会把一行都为空的去除。表示这一行的数据有效的（非空）的数据必须达到该参数设定的阈值，如果没达到，那么就删除该行数据。功能：对DF的数据进行去重，如果重复数据有多条，取第一条。
SparkSQL的Shuffle分区设定及异常数据处理API（去重、缺失值处理）
2202_75347029的博客
10-23 913
在Spark SQL中，当Job中产生Shuffle时，默认的分区数（spark.sql.shuffle.partions）为200，在实际项目中要合理的设置。在允许spark程序时，查看WEB UI监控页面发现，某个Stage中有200个Task任务，也就是说RDD有200分区Partion。功能：如果数据中包含null通过dropna来进行判断，符合条件就删除这一行数据。功能：对DF的数据进行去重，如果重复数据有多条，取第一条。功能：根据参数的规则，来进行null的替换。
spark5种去重方式,快速去重
qq_39285950的博客
01-01 8377
双重group by将去重分成了两步,是分组聚合运算,group by操作能进行多个reduce任务并行处理,每个reduce都能收到一部分数据然后进行分组内去重,不再像distinct只有一个reduce进行全局去重.sql中最简单的方式,当数据量小的时候性能还好.当数据量大的时候性能较差.因为distinct全局只有一个reduce任务来做去重操作,极容易发生数据倾斜的情况,整体运行效率较慢.DataFrame中,可以先将分区内数据进行排序,然后通过dropDuplicates将重复的数据删除.
Spark的dropDuplicates或distinct 对数据去重
Code_LT的博客
04-25 3538
消除重复的数据可以通过使用 distinct 和 dropDuplicates 两个方法。
distinct和dropDuplicates的区别
qq_56870570的博客
07-14 848
distinct和dropDuplicates都是用来进行去重的。 区别在于distinct是根据每一条数据进行完整内容的比对和去重，dropDuplicates可以根据指定的字段进行去重。 employeeDF.distinct().show() employeeDF.dropDuplicates(Seq("name")).show() ...
spark中的distinct怎么用
05-14
在Spark中，`distinct`函数可以用来返回RDD或DataFrame中不同元素的...在上述例子中，`distinct_rdd`和`distinct_df`将分别包含不同的元素集合，即`[1, 2, 3, 4, 5]`和`[(1, "John"), (2, "Mary"), (3, "Peter")]`。
Spark在大数据ETL中的应用：数据清洗与转换实战
AI天才研究院
05-07 1473
随着企业数据量呈指数级增长（IDC预测2025年全球数据量将达175ZB），传统ETL工具（如Kettle、Informatica）在处理PB级数据时面临计算效率低、扩展性差等瓶颈。Spark凭借内存计算、分布式架构和对结构化/非结构化数据的统一处理能力，成为大数据ETL的事实标准。本文聚焦Spark在数据清洗（Data Cleaning）与转换（Data Transformation）阶段的核心应用，覆盖从基础操作到复杂业务规则的全场景。核心概念：明确ETL与Spark的技术关联。
spark里面的.select（）.distinct
最新发布
05-09
需要确认dropDuplicates()和distinct()的区别，是否前者更高效。 还要注意，引用[4]提到了isin方法，这可能和过滤数据有关，但用户现在的问题是关于去重，所以暂时可能不需要涉及。不过，可能需要提到在select之后...
Spark SQL
YBK233
06-02 1485
Spark SQL是一个用于处理结构化数据对组件，主要用于结构化处理和对数据执行SQL查询，类似于pandas操作，只不过数据量相对更大。批量处理与数据分析在数据挖掘过程中用于数据准备和数据探索内存需求量大的数据，用spark SQL会出现内存溢出，建议使用hive不支持数据更新不可建立索引spark SQL数据集类型：DataFrame是一个以命名列方式组织的分布式数据集，与关系数据库中的表类似。
Spark大数据分析与实战：基于Spark MLlib 实现音乐推荐
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06-26 1万+
Spark大数据分析与实战：基于Spark MLlib 实现音乐推荐 基于Spark MLlib 实现音乐推荐 一、实验背景： 熟悉 Audioscrobbler 数据集 基于该数据集选择合适的 MLlib 库算法进行数据处理 进行音乐推荐（或用户推荐） 二、实验目的： 计算AUC评分最高的参数 利用AUC评分最高的参数，给用户推荐艺术家 对多个用户进行艺术家推荐 利用AUC评分最高的参数，给艺术家推荐喜欢他的用户 三、实验步骤： 安装Hadoop和Spark 启动Hadoop与Spark 将文件上传到
spark sql dropDuplicates distinct
dataastron的博客
05-03 6240
object TypedOperation { case class Employee(name: String, age: Long, depId: Long, gender: String, salary: Long) def main(args: Array[String]): Unit = { println("astron") val spark = Spar...
pyspark:distinct和dropDuplicates区别
学习 记录 总结 分享
04-18 4826
distinct数据去重 使用distinct：返回当前DataFrame中不重复的Row记录。该方法和接下来的dropDuplicates()方法不传入指定字段时的结果相同。 dropDuplicates：根据指定字段去重 跟distinct方法不同的是，此方法可以根据指定字段去重。 例如我们想要去掉相同用户通过相同渠道下单的数据： df.dropDuplicates("user","type").show() 输出： +---+----+----+--------------------+ | id
distinct和dropDuplicates
自渡
10-08 1703
distinct数据去重 使用distinct：返回当前DataFrame中不重复的Row记录。该方法和接下来的dropDuplicates()方法不传入指定字段时的结果相同。 dropDuplicates：根据指定字段去重 跟distinct方法不同的是，此方法可以根据指定字段去重。例如我们想要去掉相同用户通过相同渠道下单的数据： df.dropDuplicates("user","type").show() 输出： +---+----+----+--------------------+ |
Spark Sql之dropDuplicates去重
南风知我意
03-03 2412
Spark Sql之dropDuplicates去重
spark sql 去重 distinct dropDuplicates
m0_54603030的博客
01-06 2755
spark sql distinct dropDuplicates
spark-dropDuplicates按某几列删除dataframe重复行
学习 记录 总结 分享
04-17 7555
新建一个 dataframe ： val conf = new SparkConf().setAppName("TTyb").setMaster("local") val sc = new SparkContext(conf) val spark = new SQLContext(sc) val dataFrame = spark.createDataFrame(Seq( (1, 1, "2", "5"), (2, 2, "3", "6"), (2, 2, "35", "68"), (2,
第45课 Spark 2.0实战之Dataset：map、flatMap、mapPartitions、dropDuplicate、coalesce、repartition等
大模型与Agent智能体
09-16 9977
第45课 Spark 2.0实战之Dataset：map、flatMap、mapPartitions、dropDuplicate、coalesce、repartition等   package com.dt.spark200 import org.apache.spark.sql.SparkSession import scala.collection.mutable.ArrayBuffe
spark sql去重简化方法
zlhblogs的博客
04-18 1172
此外，dropDuplicates方法会保留第一次出现的记录而删除后续出现的记录，如果需要保留最后一次出现的记录，可以先使用orderBy方法对指定列进行排序，再使用dropDuplicates方法。假设有一个dataset叫my_table，将他注册成临时表my_table，其中包含id、update_time和其他字段，如果使用Spark SQL语句根据id去重并保留update_time最新的一条数据：代码如下。这样，就可以根据id去重并保留update_time最新的一条数据了。
Spark中的常用的函数大全，去重，缺失值，内置函数，自定义函数等
qq_55006020的博客
10-14 2017
Spark中的常用的函数大全，去重，缺失值，字符串函数，数值函数，窗口函数，分组聚合函数，条件判断多分支函数，自定义函数等
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