比较两个Spark数据帧

pra*_*ash 6 apache-spark apache-spark-sql

Spark数据帧1-:

+------+-------+---------+----+---+-------+
|city  |product|date     |sale|exp|wastage|
+------+-------+---------+----+---+-------+
|city 1|prod 1 |9/29/2017|358 |975|193    |
|city 1|prod 2 |8/25/2017|50  |687|201    |
|city 1|prod 3 |9/9/2017 |236 |431|169    |
|city 2|prod 1 |9/28/2017|358 |975|193    |
|city 2|prod 2 |8/24/2017|50  |687|201    |
|city 3|prod 3 |9/8/2017 |236 |431|169    |
+------+-------+---------+----+---+-------+
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

Spark数据框2-:

+------+-------+---------+----+---+-------+
|city  |product|date     |sale|exp|wastage|
+------+-------+---------+----+---+-------+
|city 1|prod 1 |9/29/2017|358 |975|193    |
|city 1|prod 2 |8/25/2017|50  |687|201    |
|city 1|prod 3 |9/9/2017 |230 |430|160    |
|city 1|prod 4 |9/27/2017|350 |90 |190    |
|city 2|prod 2 |8/24/2017|50  |687|201    |
|city 3|prod 3 |9/8/2017 |236 |431|169    |
|city 3|prod 4 |9/18/2017|230 |431|169    |
+------+-------+---------+----+---+-------+
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

请找出适用于上述给定火花数据框1和火花数据框2的以下条件的火花数据框。

  1. 删除记录
  2. 新纪录
  3. 记录无变化
  4. 更改记录

    这里的关键是“城市”,“产品”,“日期”。

我们需要不使用Spark SQL的解决方案。

Sha*_*ala 8

我不确定要查找已删除和已修改的记录,但是可以使用except函数来获取差异

df2.except(df1)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

这将返回已在dataframe2中添加或修改的行或具有更改的记录。输出:

+------+-------+---------+----+---+-------+
|  city|product|     date|sale|exp|wastage|
+------+-------+---------+----+---+-------+
|city 3| prod 4|9/18/2017| 230|431|    169|
|city 1| prod 4|9/27/2017| 350| 90|    190|
|city 1| prod 3|9/9/2017 | 230|430|    160|
+------+-------+---------+----+---+-------+
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

您也可以尝试使用join和filter来获取更改和未更改的数据,如下所示:

df1.join(df2, Seq("city","product", "date"), "left").show(false)
df1.join(df2, Seq("city","product", "date"), "right").show(false)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

希望这可以帮助!

  • 除了已弃用?现在我认为是 exceptAll() (3认同)

Enr*_*coM 8

一种可扩展且简单的方法是DataFrame使用spark-extension区分两个s :

import uk.co.gresearch.spark.diff._

df1.diff(df2, "city", "product", "date").show

+----+------+-------+----------+---------+----------+--------+---------+------------+-------------+
|diff|  city|product|      date|left_sale|right_sale|left_exp|right_exp|left_wastage|right_wastage|
+----+------+-------+----------+---------+----------+--------+---------+------------+-------------+
|   N|city 1|prod 2 |2017-08-25|       50|        50|     687|      687|         201|          201|
|   C|city 1|prod 3 |2017-09-09|      236|       230|     431|      430|         169|          160|
|   I|city 3|prod 4 |2017-09-18|     null|       230|    null|      431|        null|          169|
|   N|city 3|prod 3 |2017-09-08|      236|       236|     431|      431|         169|          169|
|   D|city 2|prod 1 |2017-09-28|      358|      null|     975|     null|         193|         null|
|   I|city 1|prod 4 |2017-09-27|     null|       350|    null|       90|        null|          190|
|   N|city 1|prod 1 |2017-09-29|      358|       358|     975|      975|         193|          193|
|   N|city 2|prod 2 |2017-08-24|       50|        50|     687|      687|         201|          201|
+----+------+-------+----------+---------+----------+--------+---------+------------+-------------+
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

它确定nserted,Ç上吊,d eleted和u Ñ -changed行。