小程序开发网站,wordpress百度收录数,静态网站建设中源码,杭州市建设网站Apache Spark DataFrame API 提供了丰富的方法来处理分布式数据集。以下是一些常见的 DataFrame API 类别和方法#xff0c;但这不是一个完整的列表#xff0c;因为 API 非常广泛。这些方法可以分为几个主要类别#xff1a;
转换操作#xff08;Transformations#xff0…Apache Spark DataFrame API 提供了丰富的方法来处理分布式数据集。以下是一些常见的 DataFrame API 类别和方法但这不是一个完整的列表因为 API 非常广泛。这些方法可以分为几个主要类别
转换操作Transformations
这些方法不会立即执行但会返回一个新的 DataFrame通常用于构建计算的执行计划。
select(): 选择一列或多列。filter(), where(): 根据给定的条件过滤行。groupBy(): 根据某一列或多列对数据进行分组。sort(), orderBy(): 根据一列或多列对数据进行排序。join(): 将两个 DataFrame 根据指定的条件连接起来。union(): 合并两个 DataFrame 的行。withColumn(): 添加一个新列或替换一个现有列。withColumnRenamed(): 重命名一个列。drop(): 删除一列或多列。distinct(): 返回一个只包含不同行的新 DataFrame。groupBy().agg(): 分组后的聚合操作。pivot(): 用于创建数据透视表。window(): 定义窗口函数。withWatermark(): 用于流数据处理中的事件时间。
动作操作Actions
这些方法会触发实际的计算过程并返回结果到驱动程序或写入存储系统。
show(): 打印 DataFrame 的前几行。count(): 返回 DataFrame 中的行数。first(), head(): 返回 DataFrame 中的第一行。collect(): 收集 DataFrame 的所有数据到驱动程序中的一个数组。take(): 返回 DataFrame 的前 n 行。toPandas(): 将 DataFrame 转换为 Pandas DataFrame仅适用于能够适应单个机器内存的数据集。write(): 将 DataFrame 写入外部存储系统如 HDFS、S3、数据库等。save(): 将 DataFrame 保存为文件。
输入和输出I/O
read(): 用于读取数据成为 DataFrame。write(): 用于将 DataFrame 写出到文件系统、数据库等。
缓存和持久化
cache(): 将 DataFrame 缓存到内存中。persist(): 将 DataFrame 以指定的存储级别缓存。unpersist(): 从缓存中移除 DataFrame。
其他操作
explain(): 打印出 DataFrame 的执行计划。printSchema(): 打印出 DataFrame 的 schema 信息。schema: 返回 DataFrame 的 schema。columns: 返回 DataFrame 的列名列表。dtypes: 返回列名和数据类型的列表。
UDFs用户定义函数
udf(): 定义一个新的用户定义函数。
Spark SQL
createOrReplaceTempView(): 创建一个临时视图可以用 SQL 查询。sql(): 执行 SQL 查询。
这些方法只是 Spark DataFrame API 的一部分。Spark 的 API 经常更新和扩展具体的方法和功能可能会随着版本的不同而有所变化。为了获得最新和最完整的 API 列表你应该查看官方的 Spark 文档。
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