MAPREDUCE服务 MRS-Spark Python API接口介绍:SparkSQL常用接口
时间：2024-10-22 10:50:22
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SparkSQL常用接口
Spark SQL中在Python中重要的类有：
- pyspark.sql.SQLContext：是Spark SQL功能和DataFrame的主入口。
- pyspark.sql.DataFrame：是一个以命名列方式组织的分布式数据集。
- pyspark.sql.HiveContext：获取存储在Hive中数据的主入口。
- pyspark.sql.DataFrameStatFunctions：统计功能中一些函数。
- pyspark.sql.functions：DataFrame中内嵌的函数。
- pyspark.sql.Window：sql中提供窗口功能。
|
方法 |
说明 |
|---|---|
|
collect() |
返回一个数组，包含DataFrame的所有列。 |
|
count() |
返回DataFrame中的行数。 |
|
describe() |
计算统计信息，包含计数，平均值，标准差，最小值和最大值。 |
|
first() |
返回第一行。 |
|
head(n) |
返回前n行。 |
|
show() |
用表格形式显示DataFrame。 |
|
take(num) |
返回DataFrame中的前num行。 |
|
方法 |
说明 |
|---|---|
|
explain() |
打印出SQL语句的逻辑计划和物理计划。 |
|
printSchema() |
打印schema信息到控制台。 |
|
registerTempTable(name) |
将DataFrame注册为一张临时表，命名为name，其周期和SQLContext绑定在一起。 |
|
toDF() |
返回一个列重命名的DataFrame。 |
support.huaweicloud.com/devg3-mrs/mrs_07_200139.html
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