dataframe save spark sql 带分隔符 spark dataframe show

SparkSql-DataFrame

一、DataFrame的相关方法

1、show

作用：展示数据

show(numRows:Int,truncate:Boolean)

show(numRows:Int)

numRows：表示展示的行数（默认展示20行）
Truncate:只有两个取值true,false,表示一个字段是否最多显示20个字符，默认为true

2、collect

作用：获取一个dataframe的里面的数据 形成的是一个数组

注意：返回的是一个array 适用于数据量比较小的场景

3、collectAsList

作用：获取一个dataframe里面的数据，形成的是一个list集合

注意：返回的是一个list 适用于数据量小的场景

4、describe

作用:获取指定字段的统计信息

personDF.describe("age").show()

+-------+------------------+
|summary           |               age|
+-------+------------------+
|  count（记录条数） |                 3|
|   mean（平均值）   |16.333333333333332|
| stddev（样本标准差）|2.3094010767585034|
|    min（最小值）   |                15|
|    max（最大值）  |                19|
+-------+------------------+

5、first、head、take、takeAsList

作用：获取若干行记录
用法：
frist()：获取第一行记录 ，返回一个row对象

head(n:Int)：获取前n行记录 ，返回一个Array对象

take(n:Int)：获取前n行记录，返回一个Array对象

takeAsList(n:Int)：获取前n行记录，返回一个List对象

注意点：take和takeAsList方法会将获取的数据返回到Driver中，所以要注意数据量，避免Driver发生OutOfMemoryError

6、where

用法：
where(conditionExpr:String)

例如：df.where("name='jack' or age=10")
作用：条件相关

where(condition:Column)
例如：df.where($"age">20)

注意点：在例子中出现的$"age"提取age列数据作比较时，要用到隐式转换

7、filter

作用：根据字段进行筛选
用法：
filter(conditionExpr:String)
filter(condition:Column)
注意点：
filter跟where用法基本一致

8、查询指定列

select
作用：获取指定字段值
用法：
select(col:String)
select(col:Column)

注意点：
select(col:Column)这种方式可以实现df.select($"colA",$"colB"+1)

selectExpr()
作用：可以对指定字段进行特殊处理
用法：
df.selectExpr（exprs：String*）
例如：df.selectExpr("colA","colB as newName","abs(colC)")

注意点：
返回DataFrame对象

col()
作用：获取指定字段
用法:
col(colName:String)

注意点：
只能获取一个字段，返回对象为Column
apply()
作用：获取指定列
用法：
apply（colName：Stirng）
注意点：
只能获取一个字段，返回对象为Column
drop()
作用：去除指定字段，保留其他字段
用法：
drop(colName:String)
drop(colName:Column)
注意点：
返回一个新的DataFrame对象，其中不包含去除的字段，一次只能去除一个字段

9、order by

作用：排序操作

用法：
	orderBy（sortExprs：Column*）
	orderBy（sortCol : String , sortCols : String*）

注意点：
按指定字段排序，默认是升序。也支持多个字段的排序，返回的是DataFrame

10、sort

注意点：
	按指定字段排序，默认是升序。也支持多个字段的排序，返回的是DataFrame
作用：排序操作
用法：
	sort（sortExprs：Column*）
	sort（sortCol : String , sortCols : String*）
注意点：
	按指定字段排序，默认是升序。也支持多个字段的排序，返回的是DataFrame

11、sortWithinPartitions

作用：分区内排序
	用法：
		sortWithinPartitions（sortExprs：Column*）
		sortWithinPartitions（sortCol : String , sortCols : String*）
	注意点：
		和sort方法功能类似，区别在于sortWithinPartitions方法返回的是排好序的每一个partition的DataFrame

12、groupby

作用：进行分组
groupby（col1:String,cols:String*）
groupby（cols:Column*）
注意点：
groupby之后得到的是RelationalGroupedDataset类型对象，API提供了group by之后的操作，max( )，min( ), mean( ) ,sum( ) ,Count( )

13、distinct

作用：去重操作（去除重复行）
用法：
distinct（）
注意点：
返回一个不包含重复ROW记录的DataFrame

14、agg

agg
作用：聚合操作
用法：
agg（aggExpr:(String,String),aggExprs:（String:String）*）
例如：df.agg("age"->"mean","phone"->"max").show()
注意点：
一般与groupby方法配合使用，也可以单独使用

agg(
      max($"ORG_NO") as "ORG_NO", //供电单位编号
      max($"ORG_TYPE") as "ORG_TYPE", //供电单位类型
      max($"GRID_NO") as "GRID_NO", // 网格编号
      max($"GRID_NAME") as "GRID_NAME", //网格名称
      max($"STAT_DATE") as "STAT_DATE" //统计日期
)

15、union

union
作用：合并操作
用法：
union（other：Dataset）
注意点：
union方法对两个字段一致的DataFrame进行组合，返回一个新的DataFrame

16、join

join
	作用：连接操作
	用法：
		①join(right:Dataset,usingColumn:String)
		②join(right:Dataset,usingColumn:Seq[String])
		③join(right:Dataset,usingColumn:Seq[String],joinType:String)
		④join(right:Dataset,joinExprs:Column)
		⑤join(right:Dataset,joinExprs:Column,joinType:String)
	注意点：
		第①②的区别在于①表示一个字段的String，后者表示多个字段Seq（序列）

17、intersect

intersect
作用：获取两个DataFrame中共有的记录
用法：
例如：df.intersect(df.limit(1))
注意点：

18、except

except
作用：获取一个DataFrame中有另一个DataFrame中没有的记录
用法：
例如：df.except（df.limit(1)）

19、withColumn

withColumn
作用：往当前DataFrame中新增一列
用法：
例如：df.withColumn（“age*2”,df("age")*2）
	withColumn(colName:String,col:Column)
注意点：
col该列可来源于本身DataFrame对象，不可以来自其他的DataFrame

withcloumn里面也可以写对这个所加字段的判断等操作

20、na

na 作用：对具有空值列的行数据进行处理
用法：drop（）
例如：df.na.drop()
删除所有具有空值列的行
例如：df.na.drop(Array("sex"))
删除sex列具有空值的行
fill（）
例如：df.na.fill(Map("age",2))
将age列的空值替换成2
将age列的空值替换成2

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##### 21 lit 和 exper

```scala
作用：对于特定的列进行处理 
lit 一般给个特定的的值给所需要的字段
exper 表示可以对字段 进行特殊的处理
可以写case ....when

22、when

作用：对于一个特定的列进行处理

二、UDF

三、列转行

pivot函数（透视函数）

四、常用的日期函数

• 实际日期：2020-10-08

1、date_add 指定日期n天之后

dataDF.select(date_add($"date",2) as "add_date").show()

2、add_months 指定日期n月之后

dataDF.select(add_months($"date",2) as "add_month").show()

3、datediff 计算两个日期相差天数

dataDF.select($"date",date_add($"date",2) as "add_date").select(datediff($"add_date",$"date") as "diff_number").show()

4、dayofmonth 返回日期中的日

dataDF.select(dayofmonth($"date") as "day_date").show()

5、weekofyear 返回日期在一年中的周数

dataDF.select(weekofyear($"date") as "weekofyear").show()

6、to_date 返回时间戳中的日期部分

dataDF.select(to_date($"date")).show()

7、year、quarter(季度)、month、day、hour、minute、second、date_sub、to_timestamp（将时间转化为正常日期格式）