sparksql之join等函数用法

环境说明：首先搭建好spark环境，然后使用命令pyspark进入python环境编写
如果之前使用过sql语句，那么spark sql学起来会很快。spark sql可以将rdd转换为dataframe来进行使用，也可以将dataframe注册为表，使用sql语言来处理数据，使用起来很方便。
参考链接：
http://spark.apache.org/docs/2.1.0/api/python/pyspark.sql.html#pyspark.sql.functions.collect_set
1. 构造数据

from pyspark.sql.types import *
#创建第一个dataframe
rdd = sc.parallelize([(1,'Alice', 18),(2,'Andy', 19),(3,'Bob', 17),(4,'Justin', 21),(5,'Cindy', 20)])
schema = StructType([
    StructField("id", IntegerType(), True),
    StructField("name", StringType(), True),
    StructField("age", IntegerType(), True)
])
df = spark.createDataFrame(rdd, schema)
df.show()

结果如下：

#创建第二个dataframe
rdd2 = sc.parallelize([('Alice', 160),('Andy', 159),('Bob', 170),('Cindy', 165),('Rose', 160)])
schema2 = StructType([
    StructField("name", StringType(), True),
    StructField("height", IntegerType(), True)
])
df2 = spark.createDataFrame(rdd2, schema2)
df2.show()

结果如下：

#创建第三个dataframe
rdd3 = sc.parallelize([(1,'Alice', 160),(2,'Andy', 159),(3,'Tom', 175),(4,'Justin', 171),(5,'Cindy', 165)])
schema3 = StructType([
    StructField("id", IntegerType(), True),
    StructField("name", StringType(), True),
    StructField("height", IntegerType(), True)
])
df3 = spark.createDataFrame(rdd3, schema3)
df3.show()

结果如下：

2. inner join

df.join(df2, "name", "inner").select("id", df.name, "age", "height").orderBy("id").show()

结果如下：

如果不写连接类型，默认是inner join，例子如下图：

如果内连接的参数不只一个，将参数放在一个列表中

df.join(df3, ["id", "name"], "inner").select(df.id, df.name,"age", "height").orderBy(df.id).show()

结果如下：

2. outer join
full outer join全外连接
注意：不能用…select(df.name)，会报错

df.join(df2, "name", "outer").select("id", "name", "age", "height").orderBy("id").show()

结果如下：

left outer join

df.join(df2, "name", "left").select("id", "name", "age", "height").orderBy("id").show()
或者
df.join(df2, "name", "left").select("id", df.name, "age", "height").orderBy("id").show()

结果如下：

right outer join

df.join(df2, "name", "right").select("id", "name", "age", "height").orderBy("id").show()
或者
df.join(df2, "name", "right").select("id", df2.name, "age", "height").orderBy("id").show()

结果如下：

3. orderBy()函数
默认是升序排列

from pyspark.sql.functions import *
df2.orderBy("height",desc("name")).show()

结果如下：

df2.orderBy(["height","name"]).show()

上述结果是不一样的，名字排序顺序不一样
4. cast()函数
常用来做类型转换

df.select(df.age.cast(StringType())).show()
或者
df.selectExpr("cast(age as string)age").show()

5 row_number().over()

from pyspark.sql.types import *
from pyspark.sql import Window
from pyspark.sql.functions import *
rdd = sc.parallelize([(1,'Alice', 18),(2,'Andy', 19),(3,'Bob', 17),(1,'Justin', 21),(1,'Cindy', 20)])
schema = StructType([
    StructField("id", IntegerType(), True),
    StructField("name", StringType(), True),
    StructField("age", IntegerType(), True)
])
df = spark.createDataFrame(rdd, schema)
#按照每个组内的年龄排序，组外的分布并不管
df.withColumn("rn", row_number().over(Window.partitionBy("id").orderBy("age"))).show()
#结果如下：
# +---+------+---+---+
# | id| name|age| rn|
# +---+------+---+---+
# | 1| Alice| 18| 1|
# | 1| Cindy| 20| 2|
# | 1|Justin| 21| 3|
# | 3| Bob| 17| 1|
# | 2| Andy| 19| 1|
# +---+------+---+---+

#按照年龄排序，组外面分布也管
df.withColumn("rn", row_number().over(Window.partitionBy("id").orderBy("age"))).orderBy("age").show()
#结果如下：
# +---+------+---+---+
# | id| name|age| rn|
# +---+------+---+---+
# | 3| Bob| 17| 1|
# | 1| Alice| 18| 1|
# | 2| Andy| 19| 1|
# | 1| Cindy| 20| 2|
# | 1|Justin| 21| 3|
# +---+------+---+---+