pyspark 按多列去重
简介
在使用 pyspark 进行数据处理时,经常会遇到需要按照多列进行去重的需求。本文将详细介绍如何使用 pyspark 实现按多列去重的方法。
流程概述
- 读取数据:使用
pyspark
读取数据,可以是文件、数据库或其他数据源。 - 创建临时表:将数据加载到 DataFrame 中,并创建临时表以方便后续操作。
- 去重操作:使用
dropDuplicates()
方法按照多列进行去重。 - 查看结果:使用
show()
方法查看去重后的结果。
下面将逐步详细介绍每一步的具体操作。
步骤一:读取数据
首先,我们需要使用 pyspark
的 SparkSession
对象来读取数据。假设我们要读取的数据是一个 CSV 文件。
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建 SparkSession 对象
spark = SparkSession.builder.appName("Duplicate Removal").getOrCreate()
# 读取 CSV 文件数据为 DataFrame
df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)
在上述代码中,我们首先创建了一个 SparkSession
对象,并指定了应用程序的名称为 "Duplicate Removal"。然后使用 read.csv()
方法读取了一个名为 "data.csv" 的 CSV 文件,并将其加载为 DataFrame。
步骤二:创建临时表
为了方便后续的操作,我们需要将 DataFrame 注册为一个临时表。
# 将 DataFrame 注册为临时表
df.createOrReplaceTempView("data_table")
上述代码中,我们使用 createOrReplaceTempView()
方法将 DataFrame df
注册为一个名为 "data_table" 的临时表。
步骤三:去重操作
接下来,我们使用 dropDuplicates()
方法按照多列进行去重操作。
# 按照多列进行去重
distinct_df = spark.sql("SELECT DISTINCT col1, col2, col3 FROM data_table")
上述代码中,我们使用 spark.sql()
方法执行了一条 SQL 查询语句,通过 SELECT DISTINCT
来选择不重复的记录,并指定了需要去重的多列。
步骤四:查看结果
最后,我们可以使用 show()
方法来查看去重后的结果。
# 查看去重后的结果
distinct_df.show()
上述代码中,我们使用 show()
方法打印出去重后的结果。
关系图
下面是按照上述流程绘制的关系图,以展示整个流程的数据处理过程。
erDiagram
DataFrame --|> CSV
DataFrame --|> TempTable
TempTable --|> DistinctDF
DistinctDF --> Result
总结
通过以上的步骤,我们可以实现 pyspark 中按照多列进行去重的操作。首先,我们使用 SparkSession
对象读取数据。然后,将数据加载为 DataFrame,并创建临时表以便后续操作。接着,使用 dropDuplicates()
方法按照多列进行去重。最后,使用 show()
方法查看去重后的结果。
希望本文对于刚入行的小白能够有所帮助,帮助他们快速上手并掌握 pyspark 中按多列去重的方法。
引用文献:
- [pyspark API documentation](