Spark DataFrame 添加ID列

最新推荐文章于 2024-01-22 11:25:21 发布
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博客围绕Spark DataFrame添加ID列展开，虽未给出具体内容，但核心聚焦于利用Spark技术为DataFrame添加ID列这一信息技术操作。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

import org.apache.spark.sql.functions._
df.withColumn("id", monotonically_increasing_id)
Spark DataFrame 添加列总结
主要分享大数据相关的知识，如Spark、Hudi
12-06 3093
我的原创地址：https://dongkelun.com/2021/05/19/localSparkHiveWithKerberos/ 前言 因添加列在平时可能会经常用到，但是长时间不用，可能会忘记应该用哪个函数，这样再重新查找比较耽误时间，于是总结代码进行备忘。主要总结： 根据现有的列添加 添加自增ID 添加一列常量 添加当前时间 转换为timestamp类型 转换为date类型 代码 package com.dkl.blog.spark.df import java.util.Date imp
1３ | Spark SQL 的 DataFrame API
微信号：RunsenLiu
09-03 940
DataFrame 是 Spark SQL 中的核心数据结构，它是一个分布式的带有命名列的数据集，类似于传统数据库表或 Pandas 数据帧。DataFrame API 提供了多种操作和转换方法，包括选择、过滤、分组、聚合、连接等，用于处理和分析数据。：将数据按照一个或多个列进行分组，然后对每个组进行聚合操作（如计数、平均值、总和等）。：连接两个或多个 DataFrame，可以进行内连接、外连接等不同类型的连接操作。：选择一个或多个列以构建新的 DataFrame。：将多个列的值合并成一个新的列。
spark dataframe增加一列
sunlang的博客
12-16 2833
使用任意的值(可以是df中存在的列值，也可以是不存在的)增加一列 .withColumn("last_update_time", lit(DateFormatUtils.format(new Date(), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))) .withColumn("t_start", col = concat(frame_result("dt"), lit(" "), frame_result("dh"), lit(":00:00"))) ...
向Spark的DataFrame增加一列数据
SunnyRivers
05-11 3万+
前言 先说个题外话，如何给hive表增加一个列，并且该把该列的所有字段设为’China’？ 如果仅仅是增加一列倒是很简单: alter table test add columns(flag string) 可要把这个flag字段全部设置为China，看起来的确是有点难度，因为往Hive表中装载数据的唯一途径就是使用一种“大量”的数据装载操作（如何往Hive表加载数据请参考），这个时候，如果数据...
spark dataframe新增一列的四种方法
热门推荐
li3xiao3jie2的博客
07-31 3万+
spark dataframe新增一列的四种方法 作为学习scala+spark的菜鸟而言，刚开始学习dataframe的多样化处理，对于新增一列的方法，经过多方查询学习，总结了如下四种常用方法，分享给大家，以报答各位前辈网络提携之恩。 方法一：利用createDataFrame方法，新增列的过程包含在构建rdd和schema中 方法二：利用withColumn方法，新增列的过程包含在udf...
PySpark DataFrame 添加自增 ID
weixin_43668299的博客
11-27 3720
在用 Spark 处理数据的时候，经常需要给全量数据增加一列自增 ID 序 号，在存入数据库的时候，自增 ID 也常常是一个很关键的要素。 在 DataFrame 的 API 中没有实现这一功能，所以只能通过其他方式实 现，或者转成 RDD 再用 RDD 的 zipWithIndex 算子实现。 下面呢就介绍三种实现方式。 创建 DataFrame 对象 from pyspark.sq...
spark DataFrame新增一列id列(单调递增，不重复)的几种方法
liaodaoluyun的博客
01-10 6618
1.使用functions里面的monotonically_increasing_id(),生成单调递增，不保证连续，最大64bit，的一列.分区数不变。 import org.apache.spark.sql.functions._ val df1 = spark.range(0,1000).toDF("col1") val df2 = df1.withColumn("id", monoto...
Spark Sql 和DataFrame总结
cjl的博客
10-21 1749
Spark Sql 和DataFrame总结Spark Sql总结1. Spark SQL概述2. DataFrame2.1 DataFrame概述2.2 DataFrame vs RDD 区别2.3 Pandas DataFrame vs Spark DataFrame3. DataFrame 操作3.1 创建DataFrame3.1.1 从RDD创建DataFrame3.1.2 从CSV文件创建DataFrame3.1.3连接数据库3.1.4 读取json数据3.2 DataFrame操作3.3 综合
Spark SQL（二）：DataFrame APIs
YFater的博客
10-28 1145
文章目录一.输入与输出1.DataFrameReader.csv 一.输入与输出 方法 概述 DataFrameReader.csv(path[, schema, sep, …]) 加载一个CSV文件并以DataFrame的形式返回结果。 DataFrameReader.format(source) 指定输入数据源格式。 DataFrameReader.jdbc(url, table[, column, …]) 构造一个 DataFrame，它表示通过 JDBC URL 和连接属性可
Spark -- 对DataFrame增加一列索引列(自增id列)==》（解决出现ID自增且唯一，但是不呈现自然数递增的问题）
Therefore的专栏
05-26 2865
Spark DataFrame 添加自增id   在用Spark 处理数据的时候，经常需要给全量数据增加一列自增ID序号，在存入数据库的时候，自增ID也常常是一个很关键的要素。在使用mmlspark的LightGBMRanker时也需要指定一列int/long类型的id列，下面是几种实现方式。 方式一：利用RDD的 zipWithIndex算子，官网介绍如下 // 在原Schema信息的基础上添加一列 “id”信息 val schema: StructType = dataframe.schema.a
pyspark给dataframe增加新的一列的实现示例
09-17
主要介绍了pyspark给dataframe增加新的一列的实现示例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
Spark DataFrame 新增一列的四种方法
给我一点温度
07-22 7088
作为一个学习 Python spark 的菜鸟，刚开始学习 dataframe 的多样化处理有些新奇，对于新增一列的方法，经过多方查询学习，总结了如下四种常用方法，分享给大家。虽然以下语言是用Scala写的，但使用Python的原理也是一样， 方法一：利用 createDataFrame 方法，新增列的过程包含在构建 rdd 和 schema 中 方法二：利用 withColumn 方法，新增列的过程包含在 udf 函数中 方法三：利用 SQL 代码，新增列的过程直接写入 SQL 代码中 ...
Spark DataFrame添加自增ID
weixin_42278668的博客
01-22 906
此方法最快捷，序列从0开始自增。
Spark DataFrame中insertInto()与saveAsTable()区别及动态分区插入hive表使用设置
GSpinach的博客
04-28 1万+
@Author : Spinach | GHB @Link : http://blog.youkuaiyun.com/bocai8058 文章目录前言insertInto()saveAsTable()动态分区参数设置动态分区代码实现 前言 在spark应用开发中，会经常需要将数据清洗后的结果，插入HIVE表中。而针对数据落表，官方提供了几种插入方式，具体有insertInto，saveAsTable，调用spark sql。下面我们一一讲解他们的区别。 insertInto() 保存DataFra
SparkSQL-----DataFrame练习
m0_48830183的博客
03-20 620
一、什么是DataFrame？ DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。DataFrame与RDD的主要区别在于，前者带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。 DataFrame是为数据提供了Schema的视图，可以把它当做数据库中的一张表来对待。DataFrame也是懒执行的，但性能上比RDD要高，主要原因：优化的执行计划，即查询计划通过Spark catalyst optimiser进行优化。 二、什么是Dat
Spark之DataFrame 练习
每天进步一点点
07-31 735
DataFrame 是一种跨语言的、通用的数据科学抽象。 DataFrame 通过使用现实世界中的数据集，涵盖了许多最基本的概念和操作。毫不夸张地说，你可以仅用极少的资金甚至是以免费的方式，通过数据市场获取到一些科研界里最新最权威的数据。倘若你学过R语言，那你可能对它非常熟悉。 1、数据集 2008 年的航班数据： http://stat-computing.org/dataex
spark中的DataFrame练习
niu18703633145的专栏
08-06 424
 people.json {"id":1, "name":"Ganymede", "age":32} {"id":2, "name":"Lilei", "age":19} {"id":3, "name":"Lily", "age":25} {"id&quot
spark 添加自增id
花木兰
08-10 1376
spark
spark dataframe使用jdbc
最新发布
02-13
### 使用 Spark DataFrame 与 JDBC 进行数据库操作 #### 准备工作 为了使 Spark 能够通过 JDBC 访问外部数据库，如 MySQL 或 Oracle 数据库，需要准备相应的 JDBC 驱动程序。对于 MySQL 来说，这通常意味着下载并配置 `mysql-connector-java` 的 JAR 文件[^1]。 #### 创建 Maven 项目 当使用 IntelliJ IDEA 开发环境来构建基于 Spark 和 JDBC 的应用时，建议从创建一个新的 Maven 工程开始。Maven 是一种强大的工具链管理器，它可以帮助简化依赖管理和编译过程[^3]。 #### 添加必要的依赖项到 pom.xml 中 确保在项目的 `pom.xml` 文件里包含了如下所示的相关依赖声明： ```xml <dependencies> <!-- Spark SQL --> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.12</artifactId> <version>3.4.0</version> </dependency> <!-- MySQL Connector Java --> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>8.0.30</version> </dependency> </dependencies> ``` 这段 XML 片段定义了两个主要组件：一个是 Apache Spark SQL 库本身；另一个则是用于连接 MySQL 数据库所需的驱动程序。 #### 编写 Scala/Java 代码实现读取和保存数据至 MySQL 表格 一旦完成了上述准备工作之后，则可以着手编写实际的应用逻辑部分。这里给出一段简单的例子展示如何利用 Spark Session API 加载来自 MySQL 的表格作为 DataFrame 对象以及将本地集合转换成新的记录集再存入目标表内。 ```scala import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder() .appName("JDBC Example") .config("spark.master", "local[*]") .getOrCreate() // 定义连接属性 val connectionProperties = new java.util.Properties() connectionProperties.put("driver", "com.mysql.cj.jdbc.Driver") // 构建 URL 字符串 val jdbcUrl = s"jdbc:mysql://localhost:3306/testdb?useSSL=false" // 读取现有表中的全部内容 val dfRead = spark.read.jdbc(jdbcUrl, "employees", connectionProperties) dfRead.show() // 显示前几条记录 // 将新员工信息追加到 employees 表中 val newData = Seq( (null.asInstanceOf[java.lang.Integer], "John Doe"), (null.asInstanceOf[java.lang.Integer], "Jane Smith")) val employeeDF = spark.createDataFrame(newData).toDF("id", "name") employeeDF.write.mode("append").jdbc(jdbcUrl, "employees", connectionProperties) ``` 此脚本首先建立了通往测试数据库 testdb 下面名为 employees 的关系型表之间的桥梁，并从中提取所有字段构成 DataFrames 结构供后续处理分析之用。接着构造了一组模拟的新雇员姓名列表并通过调用 write 方法将其持久化回原位置完成整个流程闭环。
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