sql - 如何使用 Apache Spark Dataframes 写入 IN 和 NOT IN
问题描述
我在 SQL 中有以下 2 个 SQL 查询示例:
a) update DBTABLE1
set col1 = 'Yes'
where ID IN ( '100' ) and City = any(select City from DBTable2 where Country = 'USA');
b) update DBTABLE1
set col2 = 'No'
where ID NOT IN ( '100' ) and City = any(select City from DBTable2 where Country = 'USA');
How to write above 2 SQLs using Apache Spark Dataframes (Not Select subquery etc). A dataframe is already having these 2 columns - col1 and col2, I am changing their values using WITHCOLUMN and WHEN clause.
CitiDF 包含城市数量的数据集。
I tried below but giving compile errors:
c) This is for (a) above:
withcolumn(col("col1"),when(col("id") === lit("100")
and col("city").isin(CitiDF("city")), lit("yes")))
d) This is for (b) above:
withcolumn(col("col2"),when(col("id") === lit("100")
and ! (col("city").isin(CitiDF("city"))), lit("yes")))
解决方案
为了使事情更具体,让我们考虑一些玩具数据。我们有一个名为 的 DataFrame df
,如下所示:
+---+---------+------+------+
| id| city| col1| col2|
+---+---------+------+------+
|100|Frankfurt|filler|filler|
|200| Berlin|filler|filler|
|100| Vienna|filler|filler|
|500| Victoria|filler|filler|
|600| Shanghai|filler|filler|
|100| Cologne|filler|filler|
+---+---------+------+------+
另一个名为cities
,看起来像这样:
+---------+
| cityName|
+---------+
|Frankfurt|
| Vienna|
+---------+
我们可以像这样进行您的查询:
val cityList = cities.collect.map(x => x(0))
val df1 = df.withColumn("col1", when($"id" === "100" and $"city".isin(cityList: _*), "yes"))
我们得到的结果是:
+---+---------+----+------+
| id| city|col1| col2|
+---+---------+----+------+
|100|Frankfurt| yes|filler|
|200| Berlin|null|filler|
|100| Vienna| yes|filler|
|500| Victoria|null|filler|
|600| Shanghai|null|filler|
|100| Cologne|null|filler|
+---+---------+----+------+
对于您的第二个查询,我们使用相同的cityList
:
val df2 = df.withColumn("col2", when($"id" === "100" and !$"city".isin(cityList: _*), "yes"))
给我们
+---+---------+------+----+
| id| city| col1|col2|
+---+---------+------+----+
|100|Frankfurt|filler|null|
|200| Berlin|filler|null|
|100| Vienna|filler|null|
|500| Victoria|filler|null|
|600| Shanghai|filler|null|
|100| Cologne|filler| yes|
+---+---------+------+----+
但是,这种方法有一个很大的警告。如果城市数量很大,您可能会通过收集所有名称来耗尽内存。相反,我会考虑使用另一种方法,例如外连接:
df.join(cities, df("city") === cities("cityName"), "outer").
withColumn("col1", when($"cityName".isNotNull and $"id" === "100", "yes")).
withColumn("col2", when($"cityName".isNull and $"id" === "100", "yes")).
drop("cityName")
给我们
+---+---------+----+----+
| id| city|col1|col2|
+---+---------+----+----+
|100|Frankfurt| yes|null|
|500| Victoria|null|null|
|200| Berlin|null|null|
|100| Vienna| yes|null|
|100| Cologne|null| yes|
|600| Shanghai|null|null|
+---+---------+----+----+
是的,它引入了一个额外的列,但只是暂时的,并且避免了将潜在的大量城市列表拉入驾驶员的记忆中。
推荐阅读
- windows - 如何通过 cmd 或批处理脚本查找哪些网络配置文件处于活动状态
- php - 通过 nginx imagefilter vs php gd 调整图像大小。哪个更好?
- python - 如何停止 networkx 以更改源节点和目标节点?
- security - 如何通过 IP 地址访问网站而不会出现 SSL 错误
- javascript - javascript事件只触发一个
- angular6 - 如何使用 Angular 在页面中聚焦特定的 html 组件?
- javascript - 如何在返回之前使承诺解决?
- awk - 我是否使用 Bash 中的 AWK、SED 或 Grep 来回显/打印以从多行日志文件的选择字段中指定变量?
- mongodb - 防止从收集权限中删除
- jersey - Jersey @FormDataParam("file") FormDataBodyPart 与邮递员