dataframe 的基本操作
作者:
Yagami_ | 来源:发表于
2018-09-08 14:38 被阅读0次package bl.test.spark
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object DataFrameApp {
def main(args: Array[String]) {
val spark = SparkSession.builder().appName("DataFrameApp")
.master("local[2]").getOrCreate()
val peopleDF = spark.read.format("json").load("file:////home/zy/Desktop/success.json")
//输出dataframe对应的schema信息
//peopleDF.printSchema()
//展示前100条
//peopleDF.show(100)
//只显示IMEI字段的前20条
//peopleDF.select("IMEI").show()
//查询某几个列的数据 并且计算
//peopleDF.select(peopleDF.col("IMEI"),(peopleDF.col("TaskID")+10).as("TaskID2")).show()
//根据某一列的值进行过滤
peopleDF.filter((peopleDF.col("TaskID")>20)).show()
//根据某一列进行分组 在进行聚合操作 select TaskID,count(1) from table group by TaskID
peopleDF.groupBy("TaskID").count().show()
spark.stop()
}
}
本文标题:dataframe 的基本操作
本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/clokgftx.html
网友评论