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操作dataFrame一般有二种操作的方式, 一种为SQL方式, 另一种为DSL方式

SQL方式: 通过编写SQL语句完成统计分析操作DSL方式: 领域特定语言  指的通过DF的特有API完成计算操作(通过代码形式)从使用角度来说: SQL可能更加的方便一些,  当适应了DSL写法后, 你会发现DSL要比SQL更加好用(类似于面向过程编程)Spark的官方角度: 推荐采用DSL方案

关于DSL相关的API:

• show(参数1,参数2): 用于展示DF中的数据, 默认仅展示前20行

  • 参数1: 设置默认展示多少行, 默认值为20

  • 参数2: 是否为阶段列, 默认只输出20个字符的长度, 过长不显示, 要现实的话, 请填入: truncate=True

  • 一般这两个参数很少会设置

• printSchema(): 用于打印当前这个DF的表结构信息

• select(): 类似于SQL语句中select, SQL中select后面可以写啥, 这里也同样可以实现

• filter/where: 用于对数据进行过滤操作, 一般在Spark SQL中主要使用where

• groupBy() 用于执行分组

• orderBy() 用于执行排序

• …….

注意:Spark SQL的DSL API 都是非常简单的, 基本都与SQL的关键词保持一致, 一般大家认为DSL比较难的地方: 不知道如何传递参数,因为DSL API的参数变化多样, 每个函数支持的参数方式也不一样DSL主要支持以下几种传递的方式: 列表 | str | columnstr格式:  '字段'column: df对象中包含的字段:  df['字段']执行过程新产生字段:  F.col('字段')列表: ['字段1','字段2','字段3'...][column1,column2,column3...]如何识别函数支持哪几种传递方式呢?

为了能够支持在编写DSL方案的时候, 支持在DSL中使用SQL函数, 专门提供了一个SQL函数库,直接加载使用即可

导入这个SQL函数库:import pyspark.sql.functions as F后续, 通过F 调用对应的函数即可,  而且Spark SQL所支持的函数, 都可以通过以下地址查询到:
https://spark.apache.org/docs/3.1.2/api/sql/index.html

关于SQL的操作方式:

• 如何创建一个表(视图):

df.createTempView('视图名称') # 创建一个临时的视图(表名)   常用
df.createOrReplaceTempView('视图名称') # 创建一个临时视图, 如果视图存在, 直接替换
df.createGlobalTempView('视图名称') # 注册一个全局视图, 运行在一个Spark应用中多个spark会话都是可以使用的, 在使用全局的视频的时候, 必须添加:  global_temp.视图名称  才可以加载到临时会话, 仅在当前这个spark session会话中使用上述的创建视图的方式也可以通过SQL形式来创建:create [template] view 视图名称 .....create or replace [template] view 视图名称 ....

• 如何书写SQL语句:

spark.sql('sql语句')