Spark已更新至2.x，DataFrame归DataSet管了，因此API也相应统一。本文不再适用2.0.0及以上版本。DataFrame原生支持直接输出到JDBC，但如果目标表有自增字段(比如id)，那么DataFrame就不能直接进行写入了。因为DataFrame.write().jdbc()要求DataFrame的schema与目标表的表结构必须完全一致(甚至字段顺序都要一致)，否则会抛异
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2023-09-28 10:58:18
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目录1、pd.merge(left, right, how='inner')2、pd.concat([left,right],axis=1,join='inner’)a、根据行索引进行连接（两表所有列横向堆叠）b、根据列索引进行连接（两表所有行纵向堆叠）3、df_left.join(df_right)a、根据行索引进行连接（两表所有列横向堆叠）b、根据列索引进行连接（两表所有列横向堆叠）4、df.
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2023-11-13 12:39:33
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# PySpark DataFrame 左连接的科普文章
在大数据处理中，PySpark是一个强大的工具，可以处理海量数据。数据的连接操作是数据处理中非常重要的一部分，其中左连接（Left Join）是一种常见的连接方式。本文将介绍PySpark DataFrame中的左连接，并给出示例代码、类图和流程图。
## 什么是左连接？
左连接是SQL中的一种连接方式，它返回左表的所有记录以及右表中
在 Python 中，使用 Pandas 库进行 dataframe 左连接操作是一个常见的需求。左连接操作允许我们将两个数据框根据共享的列进行合并，从而保留左侧数据框的所有记录，而只导入右侧数据框中匹配的记录。下面，我将详细记录这个过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和部署方案。
## 环境配置
确保我们在正确的环境中使用 Pandas 库进行 dataframes 的左
系列文章目录 基础操作(四): dataFrame 数据拼接merge、join、concat、append 文章目录系列文章目录前言dataFrame 数据拼接的方法:1. merge()2. Join()3.append()4. concat()总结 前言Pandas.DataFrame操作表连接有三种方式：merge, join, concat，append， 下面详细解释这几个方法的使用。
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2023-09-22 11:27:13
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Spark Session中的DataFrame类似于一张关系型数据表。在关系型数据库中对单表或进行的查询操作，在DataFrame中都可以通过调用其API接口来实现。可以参考，Scala提供的DataFrame API。本文中的代码基于Spark-2.2的文档实现。一、DataFrame对象的生成 Spark-SQL可以以其他RDD对象、parquet文件、json文件、Hive表，
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2024-07-17 15:33:44
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本文介绍了Spark中map(func)和flatMap(func)这两个函数的区别及具体使用。 函数原型1.map(func)将原数据的每个元素传给函数func进行格式化，返回一个新的分布式数据集。(原文：Return a new distributed dataset formed by passing each element of the source through a fun
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2023-09-19 22:59:22
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三。 左外连接 考虑一家公司，比如亚马逊，它拥有超过2亿的用户，每天要完成数亿次交易。假设我们有两类数据，用户和交易： users(user_id,location_id) transactions(transction_id,product_id,user_id,quantity,amout) 所谓左外连接：令T1(左表)和T2(右表)是以下两个关系（其中t1是T1的属性，t
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2023-12-25 20:06:27
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1. 归并排序#归并排序-递归
class solution():
def mergeSort(self, array):
"""
归并排序
:param array: List[int]
:return: None
"""
self.process(array, 0, len(array)-
# Python DataFrame 左关联详解
在数据处理中，我们经常会遇到多个数据集需要合并的情况。Pandas库是Python中一个非常强大且灵活的数据操作库，它提供了多种数据操作方式，其中最常见的就是数据合并（Merge）操作。在这篇文章中，我们将重点介绍“左关联”（Left Join）的概念，并通过代码示例来帮助读者理解如何在Python中使用Pandas实现左关联。
## 什么是左
原创
2024-09-15 05:08:35
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Spark SQL 自定义函数实例（UDF、UDAF、UDTF）UDF函数分类及说明自定义UDF函数及使用maven依赖dependencies自定义UDAF函数及使用hive UDTF函数写法 UDF函数分类及说明UDF分为三种： UDF ：输入一行，返回一个结果 ；一对一；比如定义一个函数，功能是输入一个IP地址，返回一个对应的省份 UDAF：输入多行,返回一行；aggregate(聚合),
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2023-09-28 20:30:50
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split是可以用多种不同的符号（转义字符，以及标点符号）作为分隔符的！！！ （1）读取txt文件，按\t分隔，将分割出来的列大于指定列的滤掉，解析不准； 注意len的用法self.df_judgedoc_info_sample = self.session.read.text(self.judgedoc_info_sample_table_input)
self.df_j
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2023-07-10 21:11:02
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一、RDD、DataFrame、DataSet1. RDDRDD，全称为 Resilient Distributed Datasets，即分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、 可分区、里面的元素可以并行计算的集合。在 Spark 中，对数据的所有操作不外乎创建 RDD、转化已有 RDD 以及调用 RDD 操作进行求值。每个 RDD 都被分为多个分区，这些分区运行在集
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2023-09-28 18:22:37
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reparation(num)=coalesce(num, true) 源码包路径：
org.apache.spark.rdd.RDD coalesce函数： 返回一个经过简化到numPartitions个分区的新RDD。这会导致一个窄依赖，例如：你将1000个分区转换成100个分区，这个过程不会发生shuffle，如果10个分区转换成100个分区将会发生shuffle。如
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2023-08-31 22:02:38
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1. DataFrame在Spark中可以通过RDD转换为DataFrame，也可以通过DataFrame转化为RDD，DataFrame可以理解为数据的一个格式，实质show()就是一张表。读取数据构造DataFrame主要有以下几种方式：从Json文件中读取通过SQLContext构造类对象构造DataFrame动态创建Schema构造当前的DataFrame结构从parquet文件中读取从M
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2023-09-19 23:00:26
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DataFrameDataFrame的前身是SchemaRDD，从Spark 1.3.0开始SchemaRDD更名为DataFrame。与SchemaRDD的主要区别是：DataFrame不再直接继承自RDD，而是自己实现了RDD的绝大多数功能。你仍旧可以在DataFrame上调用rdd方法将其转换为一个RDD。 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据
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2023-08-08 11:39:33
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spark dataframe派生于RDD类，但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。在实际工作中会遇到这样的情况，主要是会进行两个数据集的筛选、合并，重新入库。首先加载数据集，然后在提取数据集的前几行过程中，才找到limit的函数。而合并就用到union函数，重新入库，就是registerTemple注册成表，再进行写入到HIVE中。不得不赞叹dataframe的强大。 具体
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2023-07-14 16:41:26
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groupByKey 和 reduceByKey 有什么区别？从这两个算子的字面意思来看，groupByKey 是先按照 key 进行分组，然后把相同的 key 收集到一起；reduceByKey( f )，把相同的 key 进行聚合，聚合的逻辑由传入 f 函数所指定。这两个算子，只针对 kv 格式的 RDD 才能使用。在前几篇文章中说了，每调一个算子，都是一次 RDD 的转换，也是一次数据形态的
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2023-08-21 09:23:03
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在SparkSql中要求被操作的数据必须是结构化的,所以引入了俩种数据类型,DataFrame和DataSet。DataFrame是spark1.3之后引入的分布式集合,DataSet是spark1.6之后引入的分布式集合。在spark2.0之后,DataFrame和DataSet的API统一了,DataFrame是DataSet的子集,DataSet是DataFrame的扩展。(type Dat
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2023-05-22 10:04:41
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本文是Spark知识总结帖，讲述Spark Partition相关内容。 1 什么是Partition Spark RDD 是一种分布式的数据集，由于数据量很大，因此要它被切分并存储在各个结点的分区当中。从而当我们对RDD进行操作时，实际上是对每个分区中的数据并行操作。图一：数据如何被分区并存储到各个结点 &nb
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2023-09-11 09:42:41
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