spark 对array去重

可以使用Spark中的distinct函数对一个RDD中的数组进行去重操作。例如：

val rdd = sc.parallelize(Array(1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4))
val distinctRdd = rdd.distinct()

这样就可以得到一个去重后的RDD。

相关问题

spark 两种算子

以下是两种Spark算子的介绍和示例代码：

1. distinct算子：主要用于去重，可以用于RDD和DataFrame。示例代码如下：

val data = Array(2, 2, 10, 18, 22, 10, 22)
val rdd = sc.parallelize(data)
rdd.distinct().foreach(println(_)) // 输出：2 10 18 22

2. flatMap算子：将RDD中每个数据项进行映射，然后进行扁平化处理，返回一个新的RDD。示例代码如下：

val data2 = Array(Array("hello", "world"), Array("you", "are"))
val data_flatmap = sc.parallelize(data2)
data_flatmap.flatMap(x => x.map(y => (y, 1))).foreach(println(_)) // 输出：(hello,1) (world,1) (you,1) (are,1)

spark sql 类型转换array,将两个array [string]类型的spark sql列合并到新的array [string]列中...

### 回答1：
可以使用concat函数将两个array [string]类型的列合并到新的array [string]列中。具体操作如下：

1. 使用concat函数将两个array [string]类型的列合并到新的array [string]列中：

SELECT concat(col1, col2) AS new_col FROM table;

其中，col1和col2是需要合并的两个array [string]类型的列，new_col是合并后的新列。

2. 如果需要去重，可以使用distinct函数：

SELECT distinct concat(col1, col2) AS new_col FROM table;

这样就可以将两个array [string]类型的列合并到新的array [string]列中，并且去重。

### 回答2：
Spark SQL是大数据处理框架Apache Spark中的关系型数据库查询工具。在Spark SQL中，我们可以使用各种函数和工具对数据进行转换和操作。类型转换是Spark SQL中的基本操作之一，可以将不同类型的数据进行相互转换。

在Spark SQL中，将两个array [string]类型的列合并成新的array [string]列可以通过使用concat函数来实现。concat函数用于将两个或多个字符串连接在一起，其语法格式为concat(str1, str2, ...)。例如，我们有两个array [string]类型的列col1和col2，我们可以通过以下代码将它们合并成一个新的array [string]列：

select concat(col1, col2) as col3 from table_name

上面的代码将col1和col2列连接在一起，并将结果存储在名为col3的新列中。但是，这种方法只能将两个array [string]类型的列合并为一列。如果我们需要将多个array [string]类型的列合并到一个新的array [string]列中，则需要使用更高级的函数和方法。

在Spark SQL中，提供了一组用于操作array数据类型的函数，这些函数用于对数组进行不同的操作，例如，将数组元素进行去重、排序、切片等等。利用这些函数，我们可以实现将多个array [string]类型的列合并成一个新的array [string]列的操作。以下是一些如何合并两个array [string]类型的列的示例代码：

1. 使用concat函数

select concat(col1, col2) as col3 from table_name

2. 使用concat_ws函数（使用分隔符连接数组元素）

select concat_ws(',', col1, col2) as col3 from table_name

3. 使用array_union函数（合并并去重数组元素）

select array_union(col1, col2) as col3 from table_name

4. 使用array_concat函数（合并数组元素，不去重）

select array_concat(col1, col2) as col3 from table_name

总之，Spark SQL提供了多种不同的函数和方法，可用于将多个array [string]类型的列合并到一个新的array [string]列中。根据实际需求选择合适的方法和函数，可以让我们更好地进行Spark SQL数据处理。

### 回答3：
在Spark SQL中，我们可以使用内置的函数来进行类型转换和数据操作。如果想要将两个类型为[string]的列合并成一个类型为[string]的列，可以使用`concat_ws`函数来实现。

`concat_ws`函数可以将多个字符串连接成一个字符串，并且可以指定连接时的分隔符。在这种情况下，我们可以将两个[string]类型的列用“逗号”作为分隔符连接成一个新的[string]类型的列。具体操作如下：

import org.apache.spark.sql.functions._

val df = Seq(
  (Array("1", "2"), Array("3", "4")),
  (Array("5"), Array("6")),
  (Array(), Array("7", "8"))
).toDF("col1", "col2")

val result = df.withColumn("new_col", concat_ws(",", $"col1", $"col2"))

首先我们使用`Seq`创建了一个DataFrame，其中包含两列类型为[string]的数组。接着，我们使用`withColumn`方法和`concat_ws`函数创建了一个新的列`new_col`，其中将`col1`和`col2`列中的数据用“逗号”分隔符连接起来。最后返回的`result`DataFrame中，新的列已经合并完成。

需要注意的是，如果两列中存在`null`值，那么连接后的字符串中对应的位置也会是`null`。如果需要删除`null`值，可以使用`coalesce`函数将`null`替换为指定的默认值或空字符串。例如：

val result = df.withColumn("new_col", concat_ws(",", coalesce($"col1", array()), coalesce($"col2", array())))

在这个例子中，我们将`null`值替换为空的`string`数组。这样，如果两列中某一列为`null`，则该位置会被替换为空数组。