使用Scala在Spark中使用dropDuplicates()和except()方法的问题

时间:2017-01-30 12:30:01

标签: scala apache-spark

我有一张带有柱子的桌子 XCEPT(filteredDuplicates)

当我在Spark shell中运行它时,它正如预期的那样完美地工作。但是在spark提交中,重复删除不是按排序顺序(即)seq_no 3在有效帧中,1,5在拒绝帧中。另外,除了()在spark提交中也有问题。我被困了一整天,请有人帮忙    提前谢谢大家

1 个答案:

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以下方法使用spark-sql提供的row_number函数生成有效和无效的数据帧。我没有访问cassandra所以我在这里使用一个简单的Dataframe。

import sqlContext.implicits._
val df = sc.parallelize(Seq(("a" -> 1), ("b" -> 2), ("c" -> 3), ("d" -> 4), ("a" -> 5), ("a" -> 6), ("c" -> 7), ("c" -> 8))).toDF("c1", "c2")

df.registerTempTable("temp_table")

val masterdf = sqlContext.sql("SELECT c1, c2, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY c1 ORDER BY c2) as row_num FROM temp_table")

masterdf.filter("row_num = 1").show()
+---+---+-------+
| c1| c2|row_num|
+---+---+-------+
|  a|  1|      1|
|  b|  2|      1|
|  c|  3|      1|
|  d|  4|      1|
+---+---+-------+


masterdf.filter("row_num > 1").show()
+---+---+-------+
| c1| c2|row_num|
+---+---+-------+
|  a|  5|      2|
|  a|  6|      3|
|  c|  7|      2|
|  c|  8|      3|
+---+---+-------+