Spark DataFrame關於資料常用操作

sql語法

1.檢視全表資料 ——dataframe.show

2.檢視部分字段資料（有4種方法）

(1)dataframe.select("欄位名稱").show

(2)dataframe.select($"欄位名稱").show（推薦）

(3)dataframe.select(col("欄位名稱")).show

(4)dataframe.select(dataframe.col("欄位名稱")).show

如果要查詢多個字段，方法一樣，後面跟著新增字段即可

3.列印schema資訊 ——dataframe.printschema

4.查詢多個字段，並對其中乙個欄位的值做+1的操作 ——dataframe.select($"欄位名稱1",$"欄位名稱2",$"欄位名稱2" + 1)

5.過濾，拿到想要的資料 ——dataframe.filter(條件).show

6.資料分組並計數 ——dataframe.groupby("欄位名稱").count().show

// 查詢全表資料

scala> persondf.show+--
-+----
----+--
-+| id| name|age|+--
-+----
----+--
-+|1
|zhangsan|20|
|2| lisi|29|
|3| wangwu|25|
|4| zhaoliu|30|
|5| tianqi|35|
|6| kobe|40|
+---+
----
----+--
-+

// 查詢部分字段

// 方法一
scala> persondf.
select
(persondf.
col(
"name"))
.show+--
------+
| name|+--
------+
|zhangsan|
| lisi|
| wangwu|
| zhaoliu|
| tianqi|
| kobe|+--
------+
//方法二
scala> persondf.
select
(col
("name"))
.show+--
------+
| name|+--
------+
|zhangsan|
| lisi|
| wangwu|
| zhaoliu|
| tianqi|
| kobe|+--
------+
//方法三
scala> persondf.
select
($"name"
).show+--
------+
| name|+--
------+
|zhangsan|
| lisi|
| wangwu|
| zhaoliu|
| tianqi|
| kobe|+--
------+
//方法四
scala> persondf.
select
("name"
).show+--
------+
| name|+--
------+
|zhangsan|
| lisi|
| wangwu|
| zhaoliu|
| tianqi|
| kobe|+--
----
--+

// 列印schema資訊

scala> persondf.printschema
root
|-- id: integer (nullable =
false)|
-- name: string (nullable =
true)|
-- age: integer (nullable =
false
)

// 查詢所有的name和age，並將age+1

scala> persondf.
select
($"name"
,$"age"
,$"age"+1
).show+--
------+
---+--
-------
+| name|age|
(age +1)
|+----
----+--
-+----
-----+
|zhangsan|20|
21|| lisi|29|
30|| wangwu|25|
26|| zhaoliu|30|
31|| tianqi|35|
36|| kobe|40|
41|+--
------+
---+--
-------
+

// 過濾age大於等於25的，使用filter方法過濾

scala> persondf.
filter
($"age"
>25)
.show+--
-+-------
+---+
| id| name|age|+--
-+-------
+---+
|2| lisi|29|
|4|zhaoliu|30|
|5| tianqi|35|
|6| kobe|40|
+---+
-------
+---+

// 按年齡進行分組並統計相同年齡的人數

scala> persondf.
groupby
($"age"
).count.show+--
-+-----+
|age|count|+--
-+-----+
|20|1
||40|
1||35
|1||
25|1|
|29|1
||30|
1|+--
-+----
-+

然後用該格式填入sql語句即可 ——spark.sql("sql語句").show

// 註冊臨時表

scala> persondf.
registertemptable
("person"
)warning: there was one deprecation warning; re-run with -deprecation for details

// 全表查詢

scala> spark.
sql(
"select * from person"
).show+--
-+----
----+--
-+| id| name|age|+--
-+----
----+--
-+|1
|zhangsan|20|
|2| lisi|29|
|3| wangwu|25|
|4| zhaoliu|30|
|5| tianqi|35|
|6| kobe|40|
+---+
----
----+--
-+// 以name和age分組，查詢年齡大於25歲的資料
scala> spark.
sql(
"select name,age from person where age > 25 group by name,age"
).show+--
-----+
---+| name|age|+--
-----+
---+| lisi|29|
| kobe|40|
|zhaoliu|30|
| tianqi|35|
+-------+
---+

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