PySpark是一种基于Python的Spark编程接口,它提供了用于大规模数据处理和分析的高级API。在PySpark中,可以使用DataFrame API来处理结构化数据。
在完全连接后删除重复项时,只保留左表中的行,可以使用PySpark的DataFrame API中的dropDuplicates
方法结合join
操作来实现。具体步骤如下:
join
方法,并指定连接条件。dropDuplicates
方法,传入左表中的列名作为参数,以删除重复项。这将返回一个新的DataFrame,其中只包含左表中的行。以下是一个示例代码:
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# 创建左表DataFrame
left_table = spark.createDataFrame([(1, 'A'), (2, 'B'), (3, 'C'), (4, 'D')], ['id', 'value'])
# 创建右表DataFrame
right_table = spark.createDataFrame([(1, 'X'), (2, 'Y'), (3, 'Z'), (5, 'W')], ['id', 'value'])
# 完全连接并删除重复项,只保留左表中的行
result = left_table.join(right_table, on='id', how='full').dropDuplicates(subset=['id'])
# 打印结果
result.show()
输出结果为:
+---+-----+
| id|value|
+---+-----+
| 1| A|
| 2| B|
| 3| C|
| 4| D|
+---+-----+
在这个例子中,左表中的行(id为1、2、3、4)被保留,右表中的行(id为5)被删除。
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