spark sql select selectExpr简析

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1.select方法

dataframe的select方法，最简单的使用方式为直接选择对应的列名。

测试数据如下

101	brand1
101	brand2
101	brand3
102	brand1
102	brand3
102	brand3
102	brand4
103	brand2
103	brand2
103	brand2
103	brand5
103	brand5

def parse() = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[2]")
sparkConf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()
val path = "xxx"
val df = spark.read
.option("header", "false")
.option("sep", "t")
.csv(path)
.toDF("appid", "brand")
df.select("appid").show()
}

上面的代码会选择appid这一列。

如果是

df.select("*")

则会选中所有列

df.select(expr("appid as newappid")).show()

select方法还可以传入org.apache.spark.sql.functions中的expr方法，expr方法会将方法中的字符串解析成对应的sql语句并执行，上面的例子就是选中appid这一列，并将appid这一列重命名为newappid。

df.select(col("appid")+1).show()

上面的代码中，在select函数中传入了org.apache.spark.sql.functions的col方法(column方法效果同上)，col(“appid”)+1就实现了对appid列加1的效果。

df.select($"appid" + 1).show()

这行代码与上面的代码达到同样的效果，也是对appid列进行了加1操作。$符号需要import spark.implicits._，源码如下

implicit class StringToColumn(val sc: StringContext) {
def $(args: Any*): ColumnName = {
new ColumnName(sc.s(args: _*))
}
}

本质就是将$符后面的字符串变成了一个Column对象。

select方法中还可以输入聚合函数，例如

df.select(avg("appid")).show()

上面的代码就是对appid求平均值。

2.selectExpr方法

selectExpr方法本质与select方法中使用expr函数是一样的，都是用来构建复杂的表达式，下面我们可以看几个例子。

df.selectExpr("appid as newappid").show()

上面这行代码，就是选择appid列并将appid重命名为newappid。

df.selectExpr("count(distinct(appid)) as count1", "count(distinct(brand)) as count2").show()

上面这行代码，就是计算appid去重后的数量，还有brand去重后的数量。

3.总结

从上面总结的用法来看，select与selectExpr并没有本质区别，关键还是看使用习惯。

最后

以上就是寒冷小土豆为你收集整理的spark sql select selectExpr简析的全部内容，希望文章能够帮你解决spark sql select selectExpr简析所遇到的程序开发问题。

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