Spark學習進度10 DS DF基礎操作

通過flatmap可以將一條資料轉為乙個陣列, 後再展開這個陣列放入dataset

val ds1=seq("hello spark","hello hadoop").tods()
ds1.flatmap(item => item.split(" ")).show()

可以將資料集中每條資料轉為另一種形式

val ds2=seq(person("zhangsan",15),person("lisi",32)).tods()
ds2.map(p => person(p.name,p.age*2)).show()

val persons = item.map(p => person(p.name, p.age * 2))

persons

}).show()

@test
def transform(): unit =

as[type]運算元的主要作用是將弱型別的dataset轉為強型別的dataset,

@test
def as(): unit =

用來按照條件過濾資料集

@test
def filter(): unit =

groubykey運算元的返回結果是keyvaluegroupeddataset, 而不是乙個dataset, 所以必須要先經過keyvaluegroupeddataset中的方法進行聚合, 再轉回dataset, 才能使用action得出結果

@test
def groupbykey(): unit =

randomsplit會按照傳入的權重隨機將乙個dataset分為多個dataset, 傳入randomsplit的陣列有多少個權重, 最終就會生成多少個dataset, 這些權重的加倍和應該為 1, 否則將被標準化

@test
def randomsplit(): unit =

orderby配合column的api, 可以實現正反序排列

val ds=seq(person("zhangsan",15),person("zhangsan",20),person("lisi",32)).tods()
ds.orderby('age.desc).show() //select * from .. order by  .. desc

ds.sort('age.asc).show()

使用dropduplicates可以去掉某一些列中重複的行

@test
def dropduplicates(): unit =

根據所有列去重

ds.distinct().show()

差集，交集，並集，limit

@test
def collection(): unit =

select：選擇某些列出現在結果集中

selectexpr：在sql語句中, 經常可以在select子句中使用count(age),rand()等函式, 在selectexpr中就可以使用這樣的sql表示式, 同時使用select配合expr函式也可以做到類似的效果

@test
def select(): unit =

withcolumn：通過column物件在dataset中建立乙個新的列或者修改原來的列

withcolumnrenamed：修改列名

@test
def withcolumn(): unit =

drop：減掉某列

@test
def drop(): unit =

groupby：按給定的行進行分組

@test
def groupby(): unit =

import

spark.implicits._

@test

def column(): unit =

@test
def as(): unit =

val ds = seq(person("zhangsan", 12), person("zhangsan", 8), person("lisi", 15)).tods()
//增加一列
ds.withcolumn("doubled",'age *2).show()

like:模糊查詢；isin：是否含有；sort：排序

模糊查詢

ds.where('name like "zhang%").show()

//排序 ds.sort('age asc).show()

//列舉判斷