开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

Spark:按另一列过滤时的GroupBy和collect_list

Spark是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的计算任务。它提供了高效的数据处理能力和丰富的API，可以在大规模集群上进行并行计算。

在Spark中，GroupBy是一种常用的操作，用于将数据集按照指定的列进行分组。而collect_list函数是一种聚合函数，用于将分组后的数据集中的某一列的值收集到一个列表中。

当按另一列进行过滤时，可以先使用GroupBy将数据集按照需要的列进行分组，然后再使用collect_list函数将分组后的数据集中的某一列的值收集到一个列表中。这样可以方便地对分组后的数据进行过滤操作。

Spark的优势包括：

高性能：Spark使用内存计算和基于任务的并行计算模型，能够快速处理大规模数据集。
易用性：Spark提供了丰富的API和开发工具，使得开发人员可以方便地进行分布式计算任务的开发和调试。
可扩展性：Spark可以在大规模集群上进行并行计算，支持横向扩展，可以处理PB级别的数据。
多语言支持：Spark支持多种编程语言，包括Java、Scala、Python和R，开发人员可以根据自己的喜好选择合适的语言进行开发。

在腾讯云中，推荐使用的与Spark相关的产品是TencentDB for Apache Spark。TencentDB for Apache Spark是腾讯云提供的一种高性能、高可靠性的云端分布式数据仓库服务，可以与Spark无缝集成，提供强大的数据处理和分析能力。您可以通过以下链接了解更多关于TencentDB for Apache Spark的信息：https://cloud.tencent.com/product/spark

相关搜索:Groupby和collect_list基于PySpark中的另一列维护顺序当列未知时，按特定值过滤Spark Scala Dataframe中的列对Spark scakla中的多个列使用groupBy和agg 使用带有max的Spark sql groupby时没有获得其他列？按groupBy后另一列的最大值查询一列 Apache Spark SQL dataset groupBy，其中包含max函数和另一列中的不同值 Scala/Spark :如何对列列表执行过滤和更改列的值？如果一列是另一列的成员，如何过滤Spark dataframe pandas如何在聚合另一列时按组大小对groupby进行排序基于另一列的新列和spark中的值更改如何创建一个按列和列值过滤的函数？按Groupby和查找列行子集行python的平均值如何按列值过滤和定义新的数据帧？如果使用groupby方法满足另一列中的条件，则使用多列进行条件过滤当满足另一列中的条件时，如何重置groupby cumsum？按一列过滤Pandas数据框并获取另一列中的值的总和如何对R中按另一列的值过滤的列求和？还是到特定的行？创建按另一列中的值进行分组和分析窗口的列按来自另一个数据框的多列过滤数据框按变量分组、排序和打印另一列中的值

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

pyspark列合并为一行

将 dataframe 利用 pyspark 列合并为一行，类似于 sql 的 GROUP_CONCAT 函数。例如如下 dataframe :

05

Spark UDF小结

Spark UDF 增加了对 DS 数据结构的操作灵活性，但是使用不当会抵消Spark底层优化。

01

一场pandas与SQL的巅峰大战（二）

上一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战中，我们对比了pandas与SQL常见的一些操作，我们的例子虽然是以MySQL为基础的，但换作其他的数据库软件，也一样适用。工作中除了MySQL，也经常会使用Hive SQL，相比之下，后者有更为强大和丰富的函数。本文将延续上一篇文章的风格和思路，继续对比Pandas与SQL，一方面是对上文的补充，另一方面也继续深入学习一下两种工具。方便起见，本文采用hive环境运行SQL，使用jupyter lab运行pandas。关于hive的安装和配置，我在之前的文章MacOS 下hive的安装与配置提到过，不过仅限于mac版本，供参考，如果你觉得比较困难，可以考虑使用postgreSQL，它比MySQL支持更多的函数(不过代码可能需要进行一定的改动)。而jupyter lab和jupyter notebook功能相同，界面相似，完全可以用notebook代替，我在Jupyter notebook使用技巧大全一文的最后有提到过二者的差别，感兴趣可以点击蓝字阅读。希望本文可以帮助各位读者在工作中进行pandas和Hive SQL的快速转换。本文涉及的部分hive 函数我在之前也有总结过，可以参考常用Hive函数的学习和总结。

02

PySpark︱DataFrame操作指南：增/删/改/查/合并/统计与数据处理

笔者最近需要使用pyspark进行数据整理，于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。

01

聚合函数Aggregations

通常在使用大型数据集时，你可能关注的只是近似值而不是准确值，这时可以使用 approx_count_distinct 函数，并可以使用第二个参数指定最大允许误差。

02

《大数据+AI在大健康领域中最佳实践前瞻》---- 基于DBSCAN 与软聚类实现单一实体识别

This code takes in a list of cols and their values EG :

02

最新Hive的高频面试题新鲜出炉了！

如果其中有一张表为小表，直接使用map端join的方式（map端加载小表）进行聚合。

02

Hive千亿级数据倾斜解决方案（好文收藏）

数据倾斜是分布式系统不可避免的问题，任何分布式系统都有几率发生数据倾斜，但有些小伙伴在平时工作中感知不是很明显。这里要注意本篇文章的标题—“千亿级数据”，为什么说千亿级，因为如果一个任务的数据量只有几百万，它即使发生了数据倾斜，所有数据都跑到一台机器去执行，对于几百万的数据量，一台机器执行起来还是毫无压力的，这时数据倾斜对我们感知不大，只有数据达到一个量级时，一台机器应付不了这么多数据，这时如果发生数据倾斜，最后就很难算出结果。

04

【最全的大数据面试系列】Hive面试题大全

1.倾斜原因：map 输出数据按 key Hash 的分配到 reduce 中，由于 key 分布不均匀、业务数据本身的特、建表时考虑不周、等原因造成的 reduce 上的数据量差异过大。

02

PySpark入门级学习教程，框架思维（中）

在讲Spark SQL前，先解释下这个模块。这个模块是Spark中用来处理结构化数据的，提供一个叫SparkDataFrame的东西并且自动解析为分布式SQL查询数据。我们之前用过Python的Pandas库，也大致了解了DataFrame，这个其实和它没有太大的区别，只是调用的API可能有些不同罢了。

03

Hive函数

**CONCAT_WS(separator, str1, str2,...)：**多字符串拼接

03

PySpark SQL——SQL和pd.DataFrame的结合体

昨日推文PySpark环境搭建和简介，今天开始介绍PySpark中的第一个重要组件SQL/DataFrame，实际上从名字便可看出这是关系型数据库SQL和pandas.DataFrame的结合体，功能也几乎恰是这样，所以如果具有良好的SQL基本功和熟练的pandas运用技巧，学习PySpark SQL会感到非常熟悉和舒适。

02

建议收藏丨sql行转列的一千种写法！！

那9个字，犹如一声惊雷，在这个热情的群里炸开了锅...

03

Spark中SQL列和并为一行

但是在 spark 中没有 GROUP_CONCAT 命令，查找后发现命令 concat_ws ：

03

HiveSQL技术原理、优化与面试

编译 SQL 的任务是在上节中介绍的 COMPILER（编译器组件）中完成的。Hive将SQL转化为MapReduce任务，整个编译过程分为六个阶段：

01

Hive / ClickHouse 行转列函数 collect_set() / groupUniqArray() 入门

在数据处理和分析中，我们经常会遇到需要将一行数据转换为多列的情况。在 Hive 和 ClickHouse 中，可以使用 collect_set() 和 groupUniqArray() 函数来实现行转列操作。

02

Hive重点难点：Hive原理&优化&面试

Hive SQL的执行计划描述SQL实际执行的整体轮廓，通过执行计划能了解SQL程序在转换成相应计算引擎的执行逻辑，掌握了执行逻辑也就能更好地把握程序出现的瓶颈点，从而能够实现更有针对性的优化。此外还能帮助开发者识别看似等价的SQL其实是不等价的，看似不等价的SQL其实是等价的SQL。可以说执行计划是打开SQL优化大门的一把钥匙。

01

二万字讲解HiveSQL技术原理、优化与面试

编译 SQL 的任务是在上节中介绍的 COMPILER（编译器组件）中完成的。Hive将SQL转化为MapReduce任务，整个编译过程分为六个阶段：

01

Hive SQL 常用零碎知识

比如event_value是一个json格式的字段，然后想获取里面的id作为单独一列

06

Hive重点难点：Hive原理&优化&面试(上)

Hive SQL的执行计划描述SQL实际执行的整体轮廓，通过执行计划能了解SQL程序在转换成相应计算引擎的执行逻辑，掌握了执行逻辑也就能更好地把握程序出现的瓶颈点，从而能够实现更有针对性的优化。此外还能帮助开发者识别看似等价的SQL其实是不等价的，看似不等价的SQL其实是等价的SQL。可以说执行计划是打开SQL优化大门的一把钥匙。

02

大数据入门与实战-Hive 常见SQL、技巧与问题

SQL 中的 TRIM 函数是用来移除掉一个字串中的字头或字尾。最常见的用途是移除字首或字尾的空白。

03

[1017]pyspark之dataframe操作

在join操作中，我们得到一个有缺失值的dataframe，接下来将对这个带有缺失值的dataframe进行操作

01

京东大数据面试SQL-合并数据

首先题目虽然给出了最终期望结果，但描述实在不够清晰，所以我给题目清晰度打分3⭐️。这里我对题目进行进一步描述

01

3万字长文，PySpark入门级学习教程，框架思维

关于PySpark，我们知道它是Python调用Spark的接口，我们可以通过调用Python API的方式来编写Spark程序，它支持了大多数的Spark功能，比如SparkDataFrame、Spark SQL、Streaming、MLlib等等。只要我们了解Python的基本语法，那么在Python里调用Spark的力量就显得十分easy了。下面我将会从相对宏观的层面介绍一下PySpark，让我们对于这个神器有一个框架性的认识，知道它能干什么，知道去哪里寻找问题解答，争取看完这篇文章可以让我们更加丝滑地入门PySpark。话不多说，马上开始！

02

数据仓库开发 SQL 使用技巧总结

作者：dcguo 使用 sql 做数仓开发有一段时间了，现做一下梳理复盘，主要内容包括 sql 语法、特性、函数、优化、特殊业务表实现等。 mysql 数据结构常用 innodb 存储为 B+ 树特点多路平衡树，m 个子树中间节点就包含 m 个元素，一个中间节点是一个 page(磁盘页) 默认 16 kb；子节点保存了全部得元素，父节点得元素是子节点的最大或者最小元素，而且依然是有序得；节点元素有序，叶子节点双向有序，便于排序和范围查询。优势平衡查找树，logn 级别 crud；单一节点比二

03

Spark 之旅：大数据产品的一种测试方法与实现

spark作为现在主流的分布式计算框架，已经融入到了很多的产品中作为ETL的解决方案。而我们如果想要去测试这样的产品就要对分布式计算的原理有个清晰的认知并且也要熟悉分布式计算框架的使用来针对各种ETL场景设计不同的测试数据。而一般来说我们需要从以下两个角度来进行测试。

01

【技术分享】Spark DataFrame入门手册

Spark SQL是spark主要组成模块之一，其主要作用与结构化数据，与hadoop生态中的hive是对标的。而DataFrame是spark SQL的一种编程抽象，提供更加便捷同时类同与SQL查询语句的API，让熟悉hive的数据分析工程师能够非常快速上手。

06

Spark数据工程｜专题（1）——引入，安装，数据填充，异常处理等

本节主要是对最近使用Spark完成的一些工作做一些抽象和整理。Spark是一个大数据框架（不是一门新的计算机编程语言，而是一个系统，一个框架。如果拿Python实现，就是pyspark，拿scala实现，就是spark-scala等），是大数据开发的一项必备技能，因其分布式系统（distributed system）的实现而被广泛应用。运算速度快的特点让其成为了算法与数据工程任务中的必备技能之一，在大厂的面试中也经常出现对Spark的考察。

04

大数据面试 SQL 041 按照顺序进行行转列拼接

今天这个题目来自群里的小伙伴考我的：已知有表中含有两列数据id，val,数据内容如下，请按照id的大小将val进行拼接。

01

利用PySpark 数据预处理（特征化）实战

之前说要自己维护一个spark deep learning的分支，加快SDL的进度，这次终于提供了一些组件和实践，可以很大简化数据的预处理。

03

Spark 基础（一）

Spark中，数据集被抽象为分布式弹性数据集（Resilient Distributed Datasets, RDDs）。

04

BigData |述说Apache Spark

Spark是一个Apache项目，被标榜为"Lightning-Fast"的大数据处理工具，它的开源社区也是非常活跃，与Hadoop相比，其在内存中运行的速度可以提升100倍。Apache Spark在Java、Scale、Python和R语言中提供了高级API，还支持一组丰富的高级工具，如Spark SQL（结构化数据处理）、MLlib（机器学习）、GraphX（图计算）、SparkR（统计分析）以及Spark Streaming（处理实时数据）。

02

Hive_

HiveSQL ->AST(抽象语法树) -> QB(查询块) ->OperatorTree（操作树）->优化后的操作树->mapreduce任务树->优化后的mapreduce任务树

02

spark sql 快速体验调试小例子

spark sql提供了更快的查询性能，如何能够更快的体验，开发和调试spark sql呢？按照正规的步骤我们一般会集成hive，然后使用hive的元数据查询hive表进行操作，这样以来我们还需要考虑跟hive相关的东西，如果我们仅仅是学习spark sql查询功能，那么仅仅使用IDEA的IDE环境即可，而且能够在win上快速体验，不需要hive数据仓库，我们直接使用数组造点数据，然后转成DF，最后直接使用spark sql操作即可。首先，看下pom文件的核心依赖：然后看一个例子spark sql的测试

05

原 SparkSQL语法及API

SparkSQL语法及API 一、SparkSql基础语法 1、通过方法来使用 1．查询 df.select("id","name").show(); 1>带条件的查询 df.select($"id",$"name").where($"name" === "bbb").show() 2>排序查询 orderBy/sort($"列名") 升序排列 orderBy/sort($"列名".desc) 降序排列 orderBy/sort($"列1" , $"列2".desc) 按两列排序

05

Hive 高频面试题 30 题

来源：大数据技术与架构本文约6000字，建议阅读10分钟本文收集了Hive面试中的高频考题。如果你是数据开发、数据研发、或数据分析师，那么这篇文章将对你非常有用。记得转发收藏哦。一、Hive面试题 1、hive内部表和外部表的区别未被external修饰的是内部表，被external修饰的为外部表。区别：内部表数据由Hive自身管理，外部表数据由HDFS管理；内部表数据存储的位置是hive.metastore.warehouse.dir（默认：/user/hive/warehouse），

03

Pandas之实用手册

Pandas作为大数据分析最流行的框架之一。用好Pandas就像大数据工程师用好SQL用好Excel一样重要。如果你打算学习 Python 中的数据分析、机器学习或数据科学工具，大概率绕不开Pandas库。Pandas 是一个用于 Python 数据操作和分析的开源库。

01

Spark的常用算子大总结

作用：返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成 2. 需求：创建一个1-10数组的RDD，将所有元素2形成新的RDD （1）创建 scala> var source = sc.parallelize(1 to 10) source: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[8] at parallelize at :24 （2）打印 scala> source.collect() res7: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) （3）将所有元素2 scala> val mapadd = source.map(_ * 2) mapadd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[9] at map at :26 （4）打印最终结果 scala> mapadd.collect() res8: Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20)

02

Spark的常用算子大总结

作用：返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成 2. 需求：创建一个1-10数组的RDD，将所有元素2形成新的RDD （1）创建 scala> var source = sc.parallelize(1 to 10) source: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[8] at parallelize at :24 （2）打印 scala> source.collect() res7: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10) （3）将所有元素2 scala> val mapadd = source.map(_ * 2) mapadd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[9] at map at :26 （4）打印最终结果 scala> mapadd.collect() res8: Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20)

03

pyspark记录

1.1 spark.read.json() / spark.read.parquet() 或者 spark.read.load(path,format=”parquet/json”)

02

pyspark记录

1.1 spark.read.json() / spark.read.parquet() 或者 spark.read.load(path,format=”parquet/json”)

03

pyspark做Item2vec

Item2vec 是基于自然语言处理模型 Word2vec 提出的，所以 Item2vec 要处理的是类似文本句子的观影序列：

02

SparkSql之编程方式

SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点，实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession上同样是可以使用的。

01

R︱sparkR的安装与使用、函数尝试笔记、一些案例

本节内容转载于博客： wa2003 spark是一个我迟早要攻克的内容呀~ ————————————————————————————————————— 一、SparkR 1.4.0 的安装及使用 1、./sparkR打开R shell之后，使用不了SparkR的函数装在了 /usr/local/spark-1.4.0/ 下 [root@master sparkR]#./bin/sparkR 能进入R，和没装SparkR的一样，无报错 > library(SparkR) 报错： Error i

05

Pyspark学习笔记（五）RDD操作(一)_RDD转换操作

Pyspark学习笔记（一）—序言及目录 Pyspark学习笔记（二）— spark-submit命令 Pyspark学习笔记（三）— SparkContext 与 SparkSession Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（上） Pyspark学习笔记（四）弹性分布式数据集 RDD（下）

02

2021数仓面试笔记

并行执行模式推测执行模式数据倾斜时开启负载均衡模式 map缓冲区大小溢写磁盘百分比开启combanier提前预聚合设置reduce拉取数据的内存缓冲区大小开启kryo序列化使用Snappy压缩方式合并小文件开启Jvm重用

01

Spark Core项目实战(2) | Top10热门品类中每个品类的 Top10 活跃 Session 统计

对于排名前 10 的品类，分别获取每个品类点击次数排名前 10 的 sessionId。(注意: 这里我们只关注点击次数, 不关心下单和支付次数) 这个就是说，对于 top10 的品类，每一个都要获取对它点击次数排名前 10 的 sessionId。这个功能，可以让我们看到，对某个用户群体最感兴趣的品类，各个品类最感兴趣最典型的用户的 session 的行为。

02

Spark-Core核心算子

接收一个返回值为布尔类型的函数作为参数。当某个RDD调用filter方法时，会对该RDD中每一个元素应用f函数，如果返回值类型为true，则该元素会被添加到新的RDD中。

03

Spark DataFrame基本操作

DataFrame的概念来自R/Pandas语言，不过R/Pandas只是runs on One Machine，DataFrame是分布式的，接口简单易用。 Threshold: Spark RDD API VS MapReduce API One Machine:R/Pandas 官网的说明 http://spark.apache.org/docs/2.1.0/sql-programming-guide.html#datasets-and-dataframes 拔粹如下： A Dataset is

04

Spark你一定学得会（一）No.7

我是小蕉。上一篇大家说没有干货，妈蛋回南天哪来的干货你告诉我！！！还好这几天天气还不错，干货来了。首先祭上今天关键代码，要做的事情就是从Hive表中取得年龄数据，然后去重，统计每个年龄的人数。如果你能看到这里，我当你知道RDD,HDFS,还有scala是什么东东，不知道的看我上一篇或者上某搜索引擎去，我不管。 case class PERSON( val name:String, val age:String ); object Some{ def main(args: Arr

05

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭