問題 datafrme提供了強大的JOIN操作,但是在操作的時候,經常發現會碰到重復列的問題。在你不注意的時候,去用相關列做其他操作的時候,就會出現問題! 假如這兩個字段同時存在,那么就會報錯,如下:org.apache.spark ...
前言 有時候我們在使用Spark中執行Join時候,結果集出現重復的列名,從而導致References ambiguous問題。我們可以用以下方式來解決。 實例 首先模擬一些數據 為了防止出現重復列名的問題,首先可以指定使用哪張表的列,如下: 當然我們也可以使用別名alias: 除此之外,我們還可以編程式的重命名列來避免模糊列名: 當然還有一種簡單的方法,可以在結果表中只產生一份用於連接的列, 參 ...
2019-04-11 10:53 0 575 推薦指數:
問題 datafrme提供了強大的JOIN操作,但是在操作的時候,經常發現會碰到重復列的問題。在你不注意的時候,去用相關列做其他操作的時候,就會出現問題! 假如這兩個字段同時存在,那么就會報錯,如下:org.apache.spark ...
問題 datafrme提供了強大的JOIN操作,但是在操作的時候,經常發現會碰到重復列的問題。在你不注意的時候,去用相關列做其他操作的時候,就會出現問題! 假如這兩個字段同時存在,那么就會報錯,如下:org.apache.spark ...
方案一:使用functions里面的monotonically_increasing_id(),生成單調遞增,不保證連續,最大64bit,的一列.分區數不變。 注意:有多個分區的時候,每個分區里面是單調遞增,step為1,分區之間不保證連續,如一共兩個分區,0分區id是0-499 ...
若DataFrame為簡單的二維表,則可以借助RDD的zipWithIndex實現索引列添加。 若DataFrame來源於JSON格式數據,直接通過rdd.zipWithIndex實現索引列添加,會報如下錯誤: 解決辦法是,選擇DataFrame中數據維度單一的列 ...
新建一個 dataframe : 想根據 id 和 lable 來刪除重復行,即刪掉 id=2 且 lable=2 的重復行。利用 distinct 無法刪除 利用 dropDuplicates 可以根據 ID 來刪除: ...
查了好幾篇,太麻煩,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 函數解決 導包很重要,不然找不到 import org.apache.spark.sql.functions.lit df.withCloumn("大寶麗 ...
例子 result = table1.join(table1,['字段'],"full").withColumn("名稱",col("字段")/col("字段")) 新增一列數據,數據的內容是col("字段")/col("字段") ...