如何使用Apache Spark Dataframe编写IN和NOT IN
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包含多个城市的数据集。
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")))
写回答
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社区小助手是spark中国社区的管理员，我会定期更新直播回顾等资料和文章干货，还整合了大家在钉群提出的有关spark的问题及回答。为了使事情更具体，让我们考虑一些小型数据库。我们有一个名为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 和另一个名字cities，看起来像这样：
cityName Frankfurt Vienna 我们可以这样做你的查询：
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 !$"city".isin(cityList: _*), "yes"))
给我们id city col1 col2 100 Frankfurt filler null 200 Berlin filler null 100 Vienna filler null 500 Victoria filler null 600 Shanghai filler null 100 Cologne filler yes 但是，这种方法有一个很大的警告。如果城市数量很大，您可以通过收集所有名称来耗尽内存。相反，我会考虑使用替代方法，如外连接：
df.join(cities, df("city") === cities("cityName"), "outer").
withColumn("col1", when($"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，并且避免将潜在的大型城市列表拉入驱动程序的内存中。
2019-07-17 23:20:09赞同 展开评论 打赏
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