table算子详解-icode9专业技术文章分享

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Table算子详解

在Spark中，Table算子通常指的是DataFrame/Dataset的操作算子，用于对数据进行各种转换、筛选、聚合等操作。以下是一些常用的Table算子和它们的功能说明：

1. select: 选择指定列，类似于SQL中的SELECT语句。

   df.select("col1", "col2")
   

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   Scala

2. filter/where: 对数据进行筛选操作，类似于SQL中的WHERE语句。

   df.filter($"col1" > 10)
   // 或
   df.where("col1 > 10")
   

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   Scala

3. groupBy: 按照指定列进行分组操作。

   df.groupBy("col1").agg(count("col2"))
   

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   Scala

4. agg: 对分组后的数据进行聚合操作，如count、sum、avg等。

   df.groupBy("col1").agg(count("col2"), sum("col3"))
   

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   Scala

5. join: 连接两个DataFrame，并指定连接条件。

   df1.join(df2, df1("col1") === df2("col2"))
   

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   Scala

6. orderBy/sort: 对数据进行排序操作。

   df.orderBy("col1")
   // 或
   df.sort(desc("col1"))
   

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   Scala

7. distinct: 去重操作，返回去重后的数据。

   df.distinct()
   

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   Scala

8. withColumn: 新增一列或替换原有列。

   df.withColumn("new_col", lit(1))
   

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   Scala

9. drop: 删除指定列。

   df.drop("col1")
   

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   Scala

10. groupBy().pivot: 将某一列的值转为列名，实现数据透视。

    df.groupBy("col1").pivot("col2").agg(sum("col3"))
    

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    Scala

这些是一些常用的Table算子，通过组合和链式调用这些算子，可以完成对数据的各种复杂处理操作。Table算子提供了丰富的功能，能够满足大多数数据处理需求。欢迎您尝试使用这些算子，并根据具体需求进一步探索Spark中更多的数据处理操作。

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