spark计算两个DataFrame的差集、交集、合集
spark
计算两个dataframe
的差集、交集、合集,只选择某一列来对比比较好。新建两个 dataframe
:
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.sql.SQLContext
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf().setAppName("TTyb").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val spark = new SQLContext(sc)
val sentenceDataFrame = spark.createDataFrame(Seq(
(1, "asf"),
(2, "2143"),
(3, "rfds")
)).toDF("label", "sentence")
sentenceDataFrame.show()
val sentenceDataFrame1 = spark.createDataFrame(Seq(
(1, "asf"),
(2, "2143"),
(4, "f8934y")
)).toDF("label", "sentence")
sentenceDataFrame1.show()
}
差集 except
val newDF = sentenceDataFrame1.select("sentence").except(sentenceDataFrame.select("sentence"))
newDF.show()
+--------+
|sentence|
+--------+
|f8934y |
+--------+
交集 intersect
val newDF = sentenceDataFrame1.select("sentence").intersect(sentenceDataFrame.select("sentence"))
newDF.show()
+--------+
|sentence|
+--------+
| asf|
| 2143|
+--------+
合集 union
val newDF = sentenceDataFrame1.select("sentence").union(sentenceDataFrame.select("sentence"))
newDF.show()
+--------+
|sentence|
+--------+
| asf|
| 2143|
| f8934y|
| asf|
| 2143|
| rfds|
+--------+
合集最好去一下重 distinct
:
val newDF = sentenceDataFrame1.select("sentence").union(sentenceDataFrame.select("sentence")).distinct()
newDF.show()
+--------+
|sentence|
+--------+
| rfds|
| asf|
| 2143|
| f8934y|
+--------+
分类:
Scala
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 10年+ .NET Coder 心语,封装的思维:从隐藏、稳定开始理解其本质意义
· .NET Core 中如何实现缓存的预热?
· 从 HTTP 原因短语缺失研究 HTTP/2 和 HTTP/3 的设计差异
· AI与.NET技术实操系列:向量存储与相似性搜索在 .NET 中的实现
· 基于Microsoft.Extensions.AI核心库实现RAG应用
· 10年+ .NET Coder 心语 ── 封装的思维:从隐藏、稳定开始理解其本质意义
· 地球OL攻略 —— 某应届生求职总结
· 提示词工程——AI应用必不可少的技术
· Open-Sora 2.0 重磅开源!
· 周边上新:园子的第一款马克杯温暖上架