前言 有时候我们在使用Spark中执行Join时候，结果集出现重复的列名，从而导致References ambiguous问题。我们可以用以下方式来解决。 实例 首先模拟一些数据 为了防止出现重复列名的问题，首先可以指定使用哪张表的列，如下： 当然我们也可以使用别名alias： 除此之外，我们还可以编程式的重命名列来避免模糊列名： 当然还有一种简单的方法，可以在结果表中只产生一份用于连接的列， 参 ...
2019-04-11 10:53 0 575 推荐指数：
问题 datafrme提供了强大的JOIN操作,但是在操作的时候，经常发现会碰到重复列的问题。在你不注意的时候，去用相关列做其他操作的时候，就会出现问题！ 假如这两个字段同时存在，那么就会报错，如下：org.apache.spark ...
问题 datafrme提供了强大的JOIN操作,但是在操作的时候，经常发现会碰到重复列的问题。在你不注意的时候，去用相关列做其他操作的时候，就会出现问题！ 假如这两个字段同时存在，那么就会报错，如下：org.apache.spark ...
方案一：使用functions里面的monotonically_increasing_id(),生成单调递增，不保证连续，最大64bit，的一列.分区数不变。 注意：有多个分区的时候，每个分区里面是单调递增，step为1，分区之间不保证连续，如一共两个分区，0分区id是0-499 ...
若DataFrame为简单的二维表，则可以借助RDD的zipWithIndex实现索引列添加。 若DataFrame来源于JSON格式数据，直接通过rdd.zipWithIndex实现索引列添加，会报如下错误： 解决办法是，选择DataFrame中数据维度单一的列 ...
新建一个 dataframe ： 想根据 id 和 lable 来删除重复行，即删掉 id=2 且 lable=2 的重复行。利用 distinct 无法删除 利用 dropDuplicates 可以根据 ID 来删除： ...
查了好几篇，太麻烦，我是想增加一列新列，而withclomns（“列名”“原有列存在的列”） 不是我想要的pass 用 lit 函数解决 导包很重要，不然找不到 import org.apache.spark.sql.functions.lit df.withCloumn("大宝丽 ...
例子 result = table1.join(table1,['字段'],"full").withColumn("名称",col("字段")/col("字段")) 新增一列数据，数据的内容是col("字段")/col("字段") ...
