PySpark DataFrame 添加自增 ID 本文原始地址:https://sitoi.cn/posts/62634.html 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 p
一.分组查询1.使用group by进行分组查询在使用group by关键字时,在select列表中可以指定的项目是有限制的,select语句中仅许以下几项:〉被分组的列〉为每个分组返回一个值得表达式,例如用一个列名作为参数的聚合函数group by的使用在这只写几个例子吧:例:select courseID,avg(score) as 课程平均成绩from scoregroup by courseID例:select studentID as 学员编号,courseID as 内部测试,avg
分组查询select 查询信息 from 表名where 条件group by 按照列分组(可多个 ,隔开)order by 排序方式(查询信息如果列名和聚合函数同时出现,要么在聚合函数中出现,要么就使用分组进行查询) having 条件 分组筛选(一般和group by连用,位置在其后) where:用来筛选from子句指定的操作所产生的行group by:用来分组where子句输出having:用来从分组的结果中筛选行 1.分组查询是针对表中不同的组分类统计和输出的2.having子句
When I write PySpark code, I use Jupyter notebook to test my code before submitting a job on the cluster. In this post, I will show you how to install and run PySpark locally in Jupyter Notebook on Windows. I've tested this guide on a dozen Windows 7
ORDER BY <属性表> 只要在WHERE子句的选择条件后面加上如下子句:ORDER BY <属性表> 就可以实现输出的排序,默认的顺序为升序(ASC).可以在属性的后面加上关键字DESC来实现降序输出. SELECT Company, OrderNumber FROM Orders ORDER BY Company, OrderNumber 集合处理函数 SELECT COUNT(*) FROM Student WHERE Dept='计算机系': SELECT SU
数据分组 GROUP BY GROUP BY可以根据一个或多个字段进行分组. 比如,根据prod_id分组: SELECT prod_id ,user_id FROM products GROUP BY prod_id 注意: 1.GROUP BY可以包含多个列.比如GROUP BY prod_id,user_id ; 2.GROUP BY如果分组列中具有NULL值,则NULL会作为一个分组返回.如果列中有多行NULL,它们将分为一组; 3.GROUP BY必须出现在WHERE子句之后,ORDE
1.使用group by进行分组查询 在使用group by关键字时,在select列表中可以指定的项目是有限制的,select语句中仅许以下几项: 被分组的列 为每个分组返回一个值得表达式,例如用一个列名作为参数的聚合函数group by的使用在这只写几个例子吧:例: select courseID,avg(score) as 课程平均成绩 from score group by courseID 例: select studentID as 学员编号,courseID as 内部测试,a
