spark sql dropDuplicates distinct

本文介绍使用Apache Spark进行数据处理的方法,包括DataFrame到Dataset的转换、数据去重等操作。通过具体的代码实例展示了如何读取JSON文件,并利用Spark的高级特性进行高效的数据清洗。

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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 = SparkSession
      .builder()
      .master("local")
      .appName("star")
      .getOrCreate()
    import spark.implicits._
    // DF->DS
    val demoDf = spark.read.json("d://employee.json")
    println(demoDf)
    //demoDf.printSchema()
    val demoDs = demoDf.as[Employee]

    demoDs.show()
    val distinctDemoDs = demoDs.distinct();
    distinctDemoDs.show()
    val dropDuplicatesDemoDs = demoDs.dropDuplicates(Seq("name"))
    dropDuplicatesDemoDs.show()

  }

}
<think>嗯,用户现在想了解Spark DataFrame中使用.select().distinct的操作方法。首先,我需要回想一下Spark的DataFrame API。记得distinct()方法用于去重,而select()用于选择特定的列。用户可能想知道如何结合这两个方法,或者在使用时需要注意什么。 然后,看看用户提供的引用内容。引用[1]提到在Spark SQL中使用DISTINCT进行多列去重,比如COUNT(DISTINCT(col1, col2))。这可能和DataFrame的distinct()方法相关。引用[3]提到DataFrame的用法类似pandas,但需要确认在Spark是否也是如此。另外,用户之前的问题涉及到filter和withColumn,可能现在想进一步学习如何选择列并去重。 用户的具体问题是关于select和distinct的组合使用。首先,应该明确distinct()是针对整个行的去重,而select()可以选择特定的列。所以,如果想根据某些列去重,可能需要先select那些列,再调用distinct()。或者,是否可以在select之后调用distinct? 接下来,我需要考虑如何给出示例。比如,创建一个包含多列的DataFrame,然后展示如何选择特定列并去重。同时,可能需要对比SQL语句和DataFrame API的操作,因为引用[1]提到了SQL中的做法,而用户现在使用的是DataFrame API。 另外,用户可能遇到的问题包括:如何对多列进行去重,如何处理空值,以及性能优化方面的问题。例如,distinct()可能导致shuffle操作,影响性能,有没有替代方法,比如使用dropDuplicates()?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之后进行过滤或其他操作。 总结回答的结构应该是: 1. 基本使用方法,包括单列和多列去重。 2. 与SQL语法的对比。 3. 性能优化建议,比如使用dropDuplicates替代,或者结合缓存。 4. 注意事项,比如空值处理,列的顺序影响去重结果等。 5. 示例代码,展示不同的使用场景。 需要确保示例代码正确,符合Spark的语法,比如使用正确的导入,创建DataFrame的方式等。同时,引用相关的参考资料,比如引用[1]提到的多列去重,可以在对比SQL时提到。还要注意用户之前的问题中提到的withColumn和filter,可能在这里不需要,但如果有相关的最佳实践,可以提及,比如先select需要的列,再进行去重,以减少数据量,提升性能。 另外,用户可能想知道distinctdropDuplicates的区别。在Spark中,distinct()是Dataset的方法,返回新Dataset,而dropDuplicates()是更灵活,可以指定列名。所以,在DataFrame中,使用dropDuplicates(colNames)可能更高效,特别是当只需要根据部分列去重时,避免全行比较。 最后,要确保回答结构清晰,步骤明确,示例易懂,并涵盖用户可能的疑问点,比如性能、多列处理、与SQL的对比等。</think>### Spark DataFrame `select().distinct()` 使用详解 #### 一、基础使用方法 1. **单列去重** ```scala import org.apache.spark.sql.functions._ val df = Seq( ("A", 10), ("A", 20), ("B", 30) ).toDF("category", "value") // 选择单列并去重 val distinctCategory = df.select("category").distinct() distinctCategory.show() ``` **输出**: ``` +--------+ |category| +--------+ | B| | A| +--------+ ``` 2. **多列去重** ```scala // 选择多列后去重 val distinctCombination = df.select("category", "value").distinct() distinctCombination.show() ``` **输出**: ``` +--------+-----+ |category|value| +--------+-----+ | A| 10| | A| 20| | B| 30| +--------+-----+ ``` #### 二、与SQL语法的等价转换 Spark支持通过`spark.sql`直接执行SQL语句(引用[^1]): ```scala // 注册临时表 df.createOrReplaceTempView("data_table") // 单列去重(SQL语法) spark.sql("SELECT DISTINCT category FROM data_table").show() // 多列去重(SQL语法) spark.sql("SELECT DISTINCT category, value FROM data_table").show() ``` #### 三、性能优化建议 1. **优先使用`dropDuplicates`** `dropDuplicates`可指定列名,避免全行比对: ```scala // 等效于select后distinct,但性能更优 df.dropDuplicates("category").show() ``` 2. **列裁剪优化** 在`select`前过滤无关列,减少数据处理量: ```scala df.select("category", "value") .filter($"value" > 15) .distinct() ``` 3. **控制Shuffle分区** 调整`spark.sql.shuffle.partitions`参数优化去重性能: ```scala spark.conf.set("spark.sql.shuffle.partitions", 200) ``` #### 四、注意事项 1. **空值处理** Spark默认将`null`视为唯一值参与去重: ```scala val dfWithNull = Seq(("A", null), ("A", null)).toDF("category", "value") dfWithNull.distinct().show() // 输出2条记录 ``` 2. **列顺序影响结果** 多列去重时,列顺序会影响判定逻辑: ```scala df.select("value", "category").distinct() // 与原始顺序不同的结果 ``` #### 五、复杂场景示例 结合窗口函数实现分组去重(引用[^3]): ```scala import org.apache.spark.sql.expressions.Window val windowSpec = Window.partitionBy("category").orderBy($"value".desc) df.withColumn("rank", rank().over(windowSpec)) .filter($"rank" === 1) .drop("rank") .distinct() ``` #### 六、API对比 | 方法 | 适用场景 | 性能特点 | |--------------------|--------------------------|-----------------------| | `distinct()` | 全行去重 | 触发Shuffle,性能较低 | | `dropDuplicates()` | 指定列去重 | 可优化计算范围 | | SQL `DISTINCT` | 与现有SQL逻辑兼容时使用 | 与DataFrame API等价 |
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