武汉网站程序开发公司/关键词排名优化技巧

Transformation操作

与RDD类似的操作

map、filter、flatMap、mapPartitions、sample、 randomSplit、 limit、

distinct、dropDuplicates、describe，而以上这些都是企业中比较常用的，这里在一个文件中统一论述

val df1 = spark.read.json("src/main/resources/people.json")
// 使用map去除某些字段
df1.map(row => row.getAs[Long](1)).withColumnRenamed("value","age").show()
//df1.map(row => row.getAs[String]("address")).show()
//df1.map(row => row.getString[String](0)).show()// randomSplit,按照数组中的权重将数据集划分为不同的比例，可用于机器学习
val df2 = df1.randomSplit(Array(0.5, 0.6, 0.7))
df2(0).count
df2(1).count
df2(2).count// 取10行数据生成新的DataSet
val df3 = df1.limit(5).show()// distinct，去重
val df4 = df1.union(df1)
df4.distinct.count// 这个方法，不需要传入任何的参数，默认根据所有列进行去重，然后按数据行的顺序保留每行数据出现的第一条。
df4.dropDuplicates.show
// 传入的参数是一个序列。你可以在序列中指定你要根据哪些列的重复元素对数据表进行去重，然后也是返回每一行数据出现的第一条
//def dropDuplicates(colNames: Seq[String])
df4.dropDuplicates("name", "age").show
df4.dropDuplicates("name").show// 返回全部列的统计（count、mean、stddev、min、max）
df4.describe().show// 返回指定列的统计
df4.describe("age").show
df4.describe("name", "age").show

存储相关

persist、checkpoint、unpersist、cache

备注：Dataset 默认的存储级别是 MEMORY_AND_DISK

val df1 = spark.read.json("src/main/resources/people.json")
import org.apache.spark.storage.StorageLevel
spark.sparkContext.setCheckpointDir("src/main/resources/data/checkpoint")
df1.show()
df1.checkpoint()// 默认的存储级别是MEMORY_AND_DISK
df1.cache()
df1.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)
println(df1.count())
df1.unpersist(true

select相关

列的多种表示：select、selectExpr、drop、withColumn、withColumnRenamed、cast（内置函数）

import spark.implicits._
import org.apache.spark.sql.functions._
val df1 = spark.read.json("src/main/resources/people.json")
// 列的多种表示方法。使用'、""、$""、col()、df("")
// 注意：不要混用；必要时使用spark.implicitis._；并非每个表示在所有的地方都有效
df1.select('name, 'age, 'address).show
df1.select("name", "age", "address").show
df1.select($"name", $"age", $"address").show
df1.select(col("name"), col("age"), col("address")).show
df1.select(df1("name"), df1("age"), df1("address")).show// 下面的写法无效并且会报错
// df1.select("name", "age"+10, "address").show
// df1.select("name", "age+10", "address").show// 这样写才符合语法
df1.select($"name", $"age"+10, $"address").show
df1.select('name, 'age+10, 'address).show// 可使用expr表达式(expr里面只能使用引号)
df1.select(expr("name"), expr("age+100"), expr("address")).show
df1.selectExpr("name as ename").show
df1.selectExpr("power(age, 2)", "address").show
df1.selectExpr("round(age, -3) as newAge", "name", "address").show// drop、withColumn、 withColumnRenamed、casting
// drop 删除一个或多个列，得到新的DF
df1.drop("name")
df1.drop("name", "age")// withColumn，修改列值
val df2 = df1.withColumn("age", $"age"+10)
df2.show// withColumnRenamed，更改列名
df1.withColumnRenamed("name", "ename")
// 备注：drop、withColumn、withColumnRenamed返回的是DF// 类型转化的两种方式
df1.selectExpr("cast(age as string)").printSchema
import org.apache.spark.sql.types._
df1.select('age.cast(StringType)).printSchema

where 相关的

val df1 = spark.read.json("src/main/resources/people.json")
// 过滤操作
df1.filter("age>30").show
df1.filter("age>30 and name=='Tom'").show
// 底层调用的就是filter算子
df1.where("age>30").show
df1.where("age>30 and name=='Tom'").show

groupBy相关的

groupBy、agg、max、min、avg、sum、count（后面5个为内置函数)

import spark.implicits._
import org.apache.spark.sql.functions._
val df1 = spark.read.json("src/main/resources/people.json")// 内置的sum max min avg count
df1.groupBy("address").sum("age").show
df1.groupBy("address").max("age").show
df1.groupBy("address").min("age").show
df1.groupBy("address").avg("age").show
df1.groupBy("address").count.show// 类似having子句
df1.groupBy("address").avg("age").where("avg(age) > 20").show
df1.groupBy("address").avg("age").where($"avg(age)" > 20).show// agg
df1.groupBy("address").agg("age"->"max", "age"->"min", "age"->"avg", "age"->"sum", "age"->"count").show// 这种方式更好理解
df1.groupBy("address").agg(max("age"), min("age"), avg("age"),sum("age"), count("age")).show// 给列取别名
df1.groupBy("address").agg(max("age"), min("age"), avg("age"),sum("age"), count("age")).withColumnRenamed("min(age)","minAge").show// 给列取别名，最简便
df1.groupBy("address").agg(max("age").as("maxAge"),min("age").as("minAge"), avg("age").as("avgAge"),sum("age").as("sumAge"), count("age").as("countAge")).show

orderBy相关的

import spark.implicits.
val df1 = spark.read.json("src/main/resources/people.json")// sort，以下语句等价
df1.sort("age").show
df1.sort($"age").show
df1.sort($"age".asc).show
df1.sort($"age".desc).show
df1.sort(-$"age").show
df1.sort(-'age, -'name).show// orderBy,底层调用的还是sort
df1.orderBy("age").show

join相关的

目前 Apache Spark 3.x 版本中，一共支持以下七种 Join 类型：

INNER JOIN

CROSS JOIN

LEFT OUTER JOIN

RIGHT OUTER JOIN

FULL OUTER JOIN

LEFT SEMI JOIN

LEFT ANTI JOIN

在实现上，这七种 Join 对应的实现类分别如下：

object JoinType {def apply(typ: String): JoinType = typ.toLowerCase(Locale.ROOT).replace("_", "") match {case "inner" => Innercase "outer" | "full" | "fullouter" => FullOutercase "leftouter" | "left" => LeftOutercase "rightouter" | "right" => RightOutercase "leftsemi" | "semi" => LeftSemicase "leftanti" | "anti" => LeftAnticase "cross" => Crosscase _ =>val supported = Seq("inner","outer", "full", "fullouter", "full_outer","leftouter", "left", "left_outer","rightouter", "right", "right_outer","leftsemi", "left_semi", "semi","leftanti", "left_anti", "anti","cross")throw new IllegalArgumentException(s"Unsupported join type '$typ'. " +"Supported join types include: " + supported.mkString("'", "', '", "'") + ".")}
}

准备数据

    // 准备数据val order = spark.sparkContext.parallelize(Seq((1, 101, 2500), (2, 102, 1110), (3, 103, 500), (4, 102, 400))).toDF("paymentId", "customerId", "amount")val customer = spark.sparkContext.parallelize(Seq((101, "ds"), (102, "ds_hadoop"), (103, "ds001"), (104, "ds002"), (105, "ds003"), (106, "ds004"))).toDF("customerId", "name")

order 表

customer表

INNER JOIN

在 Spark 中，如果没有指定任何 Join 类型，那么默认就是 INNER JOIN。INNER JOIN 只会返回满足 Join 条件（ join condition）的数据，这个在企业中用的应该比较多，具体如下：

    // inner join// 单字段关联customer.join(order,"customerId").show// 多字段关联  Seq(“customerId”, “name”)customer.join(order,Seq("customerId")).show

执行结果

CROSS JOIN

这种类型的 Join 也称为笛卡儿积（Cartesian Product），Join 左表的每行数据都会跟右表的每行数据进行 Join，产生的结果行数为 m*n，所以在生产环境下尽量不要用这种 Join。下面是 CROSS JOIN 的使用例子：

    // cross join// 笛卡尔积customer.crossJoin(order).show()// 如果两张表出现相同的字段，可以使用下面的方式进去筛选  类似customer.name  order.amountcustomer.crossJoin(order).select(customer("name"), order("amount") ).show

执行1结果

执行2结果，只显示select的字段

LEFT OUTER JOIN

LEFT OUTER JOIN 等价于 LEFT JOIN，这个 Join 的返回的结果相信大家都知道，我就不介绍了。下面三种写法都是等价的

    // 俩个表关联字段名一致customer.join(order, Seq("customerId"), "left_outer").showcustomer.join(order, Seq("customerId"), "leftouter").showcustomer.join(order, Seq("customerId"), "left").showval order2 = spark.sparkContext.parallelize(Seq((1, 101, 2500), (2, 102, 1110), (3, 103, 500), (4, 102, 400))).toDF("paymentId", "custId", "amount")// 如果两张表使用不同的字段进行关联的话，要使用三等号即===customer.join(order2, $"customerId"===$"custId", "left").show

执行结果

RIGHT OUTER JOIN

和 LEFT OUTER JOIN 类似，RIGHT OUTER JOIN 等价于 RIGHT JOIN，下面三种写法也是等价的：

    order.join(customer, Seq("customerId"), "right").showorder.join(customer, Seq("customerId"), "right_outer").showorder.join(customer, Seq("customerId"), "rightouter").show

FULL OUTER JOIN

FULL OUTER JOIN 的含义大家应该也都熟悉，会将左右表的数据全部显示出来。FULL OUTER JOIN 有以下四种写法：

    order.join(customer, Seq("customerId"), "outer").showorder.join(customer, Seq("customerId"), "full").showorder.join(customer, Seq("customerId"), "full_outer").showorder.join(customer, Seq("customerId"), "fullouter").show

LEFT SEMI JOIN

LEFT SEMI JOIN 只会返回匹配右表的数据，而且 LEFT SEMI JOIN 只会返回左表的数据，右表的数据是不会显示的，下面三种写法都是等价的

order.join(customer, Seq("customerId"), "leftsemi").show
order.join(customer, Seq("customerId"), "left_semi").show
order.join(customer, Seq("customerId"), "semi").show

LEFT SEMI JOIN 其实可以用 IN/EXISTS 来改写

select * from order where customerId in (select customerId from customer)

LEFT ANTI JOIN

与 LEFT SEMI JOIN 相反，LEFT ANTI JOIN 只会返回没有匹配到右表的左表数据。而且下面三种写法也是等效的

order.join(customer, Seq("customerId"), "leftanti").show
order.join(customer, Seq("customerId"), "left_anti").show
order.join(customer, Seq("customerId"), "anti").show

LEFT SEMI JOIN 其实可以用 NOT IN/EXISTS 来改写

select * from order where customerId not in (select customerId from customer)

集合相关的

union、unionAll、intersect、except

main{val lst = List(StudentAge(1, "Alice", 18),StudentAge(2, "Andy", 19),StudentAge(3, "Bob", 17),StudentAge(4, "Justin", 21),StudentAge(5, "Cindy", 20))val ds1 = spark.createDataset(lst)ds1.show()val rdd = spark.sparkContext.makeRDD(List(StudentHeight("Alice", 160),StudentHeight("Andy", 159),StudentHeight("Bob", 170),StudentHeight("Cindy", 165),StudentHeight("Rose", 160)))val ds2 = rdd.toDS// union、unionAll、intersect、except。集合的交、并、差val ds3 = ds1.select("name")val ds4 = ds2.select("sname")// union 求并集，不去重  去重使用distinctds3.union(ds4).show// 底层依旧调用的是unionds3.unionAll(ds4).show// intersect 求交ds3.intersect(ds4).show// except 求差ds3.except(ds4).show}// 定义第一个数据集case class StudentAge(sno: Int, name: String, age: Int)// 定义第二个数据集case class StudentHeight(sname: String, height: Int)

交集

差集

空值处理

na.fill、na.drop、na.replace、na.filter

    import spark.implicits._import org.apache.spark.sql.functions._val df1 = spark.read.json("src/main/resources/data/people.json")// NA表示缺失值，即“Missing value”，是“not available”的缩写// 删出含有空值的行df1.na.drop.show// 删除某列的空值和nulldf1.na.drop(Array("age")).show// 对全部列填充df1.na.fill("NULL").show// 对指定单列填充；对指定多列填充df1.na.fill("NULL", Array("address")).showdf1.na.fill(Map("age" -> 0, "address" -> "NULL")).show// 对指定的值进行替换df1.na.replace(Array("address"), Map("NULL" -> "Shanghai")).na.replace(Array("age"), Map(0 -> 100)).show// 查询空值列或非空值列。isNull、isNotNull为内置函数df1.where("address is null").showdf1.where($"address".isNull).showdf1.where(col("address").isNull).showdf1.filter("address is not null").showdf1.filter(col("address").isNotNull).show

Action操作

与RDD类似的操作

show、 collect、 collectAsList、 head、 first、 count、 take、 takeAsList、 reduce

    // 隐式转换import spark.implicits._// show：显示结果，默认显示20行，截取（true）spark.read.json("src/main/resources/data/people.json").show(100, false)val df = spark.read.json("src/main/resources/data/people.json")println(df.count())// 输出数组arr   9df.collect().foreach(println)// 输出listdf.collectAsList().forEach(println)// 输出head3条 输出数组1df.head(3).foreach(println)println(df.head(3))// 输出第一条 head（1）println(df.first())// 底层调用的就是head  输出数组3df.take(3).foreach(println)// 底层调用take，再调用headdf.takeAsList(3).forEach(println)

获取结构属性的操作

printSchema、explain、columns、dtypes、col

    val df1 = spark.read.json("src/main/resources/data/people.json")// 结构属性df1.columns.foreach(println) // 查看列名  address,age,namedf1.dtypes.foreach(println) // 查看列名和类型  (address,StringType) (age,LongType) (name,StringType)df1.explain() // 参看执行计划println(df1.col("name")) // 获取某个列df1.printSchema // 常用