2024.1.9 Spark SQL day06 homework,数据清洗

本文介绍: 写死分区数: sparkSession.conf.set(‘spark.sql.shuffle.partitions’,数量)init_df.fillna(value={“{“name”:”未知姓名”,”age”:100}).show()init_df.fillna(value=999,subset=[“字段1″,”字段2”]).show()init_df.dropna(thresh=2,subset=[“字段1,字段2”]).show()fillna(value,subset):替换缺失值数据。

一. Spark SQL中数据清洗的API有哪些，各自作用是什么？

二. 设置Spark SQL的shuffle分区数的方式有哪几种

三. 数据写出到数据库需要注意什么?

四. Spark程序运行集群分类

一. Spark SQL中数据清洗的API有哪些，各自作用是什么？

1. 去重

                Dorpduplicate: 桌度仆力K

        init_df.dropDuplicates().show()
        init_df.dropDuplicates(subset=[字段1,字段2]).show()

如果没有指定subset,那么就会对一整行的数据进行比对, 如果全部都相同,那么就删除

2. 去除空值

                        dropna : 桌那

          init_df.dropna(thresh=2,subset=[“字段1,字段2”]).show()
          init_df.dropna(thresh=2).show()

                init_df.dropna().show()

如果不传参数,只要有一个字段为null就删除全部

如果制定了subset,那么检查的范围就限定在subset里

thresh就是进一步指定范围的数值,至少有thresh个值不为空,才不会被删除

3. 填充替换

                        fillna: feel那

            init_df.fillna(value=999).show()
        init_df.fillna(value=999,subset=[“字段1″,”字段2”]).show()
        init_df.fillna(value={“{“name”:”未知姓名”,”age”:100}).show()

                fillna(value,subset):替换缺失值数据

value(是要替换的内容) , subset是要替换的范围 ,常用的是value = 字典类型的形式