问题 datafrme提供了强大的JOIN操作,但是在操作的时候,经常发现会碰到重复列的问题.在你不注意的时候,去用相关列做其他操作的时候,就会出现问题! 假如这两个字段同时存在,那么就会报错,如下:org.apache.spark.sql.AnalysisException: Reference 'key2' is ambiguous 实例 1.创建两个df演示实例 val df = sc.parallelize(Array( ("yuwen", "zhangsan&quo

MyBatis 多表联合查询,两张表中字段重复时,在配置文件中,sql语句联合查询时使用字段别名,resultMap中对应的column属性使用相应的别名: <resultMap type="Vote" id="VoteMapper"> <id column="id" property="id"/> <result column="theme" property="t

本文主要介绍spark join相关操作,Java描述. 讲述三个方法spark join,left-outer-join,right-outer-join 我们以实例来进行说明.我的实现步骤记录如下. 1.数据准备 2.HSQL描述 3.Spark描述 1.数据准备 我们准备两张Hive表,分别是orders(订单表)和drivers(司机表),通过driver_id字段进行关联.数据如下: orders hive (gulfstream_test)> select * from orders

sql某一表中重复某一字段重复记录查询与处理   1.查询出重复记录  select 重复记录字段 form  数据表 group by houseno having count(重复记录字段)>1 2.重复记录只显示一条ID值最小或最大的记录 select   id,* from   数据表 where houseno (select 重复记录字段 form 数据表 group by 重复记录 字段 having count(重复记录字段)>1 ) 这样把houseno重复的的ID值全部显示

awk awk是一种规格化文件的分析工具, 主要处理对象类似数据库导出的条目文本文件, 其中一行,就对应一个记录,每个记录包含若干个字段. 类似这种文本: [root@www ~]# last -n 5 <==仅取出前五行 root pts/1 192.168.1.100 Tue Feb 10 11:21 still logged in root pts/1 192.168.1.100 Tue Feb 10 00:46 - 02:28 (01:41) root pts/1 192.168.1.1

partition  by关键字是分析性函数的一部分,它和聚合函数(如group by)不同的地方在于它能返回一个分组中的多条记录,而聚合函数一般只有一条反映统计值的记录, partition  by用于给结果集分组,如果没有指定那么它把整个结果集作为一个分组. partition by 与group by不同之处在于前者返回的是分组里的每一条数据,并且可以对分组数据进行排序操作.后者只能返回聚合之后的组的数据统计值的记录. 用法 : select *,ROW_NUMBER() over( pa

如下图所示,Checktime这个字段有很多重复数据,我需要把所有Checktime这个字段重复的都删掉,但是还需要保留一条: 在Access做删除查询怎么做呀,来个Access高手,复制粘贴党请手下留情,谢谢.

mysql 删除单表内多个字段重复的数据 DELETE from lot_log_payflow WHERE (pay_no,sub_flow_type) in () s1) AND id ) s2); 查询重复的数据 select * from lot_log_payflow WHERE (pay_no,sub_flow_type) in () s1) AND id ) s2) order by create_time asc; 删除单个字段重复数据 DELETE from lot_order

查询某个字段重复的数据 ; 查询股票重复的营业厅 ;

spark join 广告特征做广播

PairRDDFunctions类提供了以下两个join接口,只提供一个参数,不指定分区函数时默认使用HashPartitioner;提供numPartitions参数时,其内部的分区函数是HashPartitioner(numPartitions) def join[W](other: RDD[(K, W)]): RDD[(K, (V, W))] = self.withScope { //这里的defaultPartitioner 就是HashPartitioner,如果指定了HashPart

order by a.uid,a.id; sql查询语句,针对需求:一个表中某一字段是有重复的数据,针对该字段相同的值只取最近的3条或要求的几条: --记录铭心!

需求:资产维修表中同一资产可能维修完继续申请维修,这时候维修状态需要根据最近的维修时间去判断维修状态,所以同一资产ID下会出现重复的数据(维修审批通过,维修审批未通过),或者可能不出现(未申请维修),所以需要查询资产维修表中未重复的数据和重复的数据中申请维修日期最近的数据,方法如下: 资产表如下:

在大量数据中对一些字段进行关联. 举例 ipTable:需要进行关联的几千条ip数据(70k) hist:历史数据(百亿级别) 直接join将会对所有数据进行shuffle,需要大量的io操作,相同的key会在同一个partition中进行处理,任务的并发度也收到了限制. 使用broadcast将会把小表分发到每台执行节点上,因此,关联操作都在本地完成,基本就取消了shuffle的过程,运行效率大幅度提高. 样本数据(2000w)性能测试对比 小表没有进行broadcast 进行了broadca

在平常开发中,去重复数据经常使用到,本人新手,接触Oracle也不久,开发中用到的小知识点,记录一下,老鸟可绕道,如果有写错的,请指正. 去重复记录可以使用distinct,当只查询一列数据时,可以轻松去掉重复的数据,当查询多列数据时,如果有一列的数据不相同,distinct则认为数据是不相同的,也就是数据将不会合并,这时类似是group by 某写字段的结果一样,此时的结果可能不是我们想要的.下面说下查询多列时去重复及合计重复记录的条数. 当做个不同的链接查询,得到的结果如下: select

前几天做BI Tabular表格模型的时候,数据中心核对数据发现模型展现数据比实际数据要多,经过核查之后,发现原来我是一个不经意,在做数据选取的时候,inner join的字段CITY_NAME_CN选取错误. 首先对比事实表和我数据源选取的数据量差异:正常(8080945条记录) SELECT count(YYYYMMDD) 我的数据源sql:选取(8110909条记录) SELECT [GUID] ,[YYYYMMDD] ,[BRAND] ,[BRAND_GROUP] ,[MODEL] ,[

数据分析中将两个数据集进行 Join 操作是很常见的场景.在 Spark 的物理计划阶段,Spark 的 Join Selection 类会根 据 Join hints 策略.Join 表的大小. Join 是等值 Join 还是不等值以及参与 Join 的 key 是否可以排序等条件来选择最 终的 Join 策略,最后 Spark 会利用选择好的 Join 策略执行最终的计算.当前 Spark 一共支持五种 Join 策略: Broadcast hash join (BHJ) Shuffle

select p.*,g.roleName,pg.srcType from t_gold_pay_add p left join gRole g on p.roleID=g.roleID left join gPay pg on pg.roleID=p.roleID 这上面那边语句,容易造成数据重复 select distinct p.id,p.*,g.roleName,pg.srcType from t_gold_pay_add p left join gRole g on p.roleID=

1. 一个主名,一个别名,设计时候属性和字段命名不同. 这样主名和别名都可以用的,在主名与别人重复时候用别名(别名可以设计的明确一点长一点,比如类名和字段结合) 2. 或者找一个字段多的直接继承出一个复合类出来去接收

今天跟大家分享两条SQL语句,是关于查询某表中重复字段以及显示该字段的重复条数. 1.select * from 表名 where 列名 in (select 列名 from 表名 group by 列名 having COUNT(*)>1) order by 列名 运行结果: 注*将表中某列下所有重复的字段查询出来,如果想查询该列中重复条数>=n的话,只需将sql语句中的">1"改为"n-1"即可. 2.select 列名,count(*) CO