pyspark中的union和unionall

在 PySpark 中，`union` 和 `unionAll` 是用于合并两个或多个 DataFrame 的方法。这两个方法的主要区别在于它们如何处理重复的行。

* `union`：这是 PySpark 的原始合并方法。它会保留每个输入 DataFrame 中的所有行，包括重复的行。这意味着如果两个 DataFrame 中有相同的行，那么 `union` 只会返回一个重复的行。
* `unionAll`：这是 PySpark 的更通用的合并方法。它会将所有输入 DataFrame 中的所有行添加到结果 DataFrame 中，而不会考虑重复的行。也就是说，如果两个 DataFrame 中有相同的行，那么 `unionAll` 会将它们都添加到结果 DataFrame 中。

这两种方法在处理大量数据时都非常有用，但它们的性能和行为有所不同。对于具有大量重复行的数据集，使用 `unionAll` 可能更为高效，因为它不需要创建额外的临时数据集来识别重复行。然而，对于非常小的数据集，使用 `union` 可能更为合适，因为它不会复制整个数据集。

在使用这些方法时，请注意处理重复行的问题，因为它们可能会影响最终结果的数据结构或大小。在选择使用 `union` 还是 `unionAll` 时，应根据具体的数据集和需求来决定。

相关问题

pyspark中union

在pyspark中，union方法用于将两个DataFrame进行合并，但不按照列名进行合并，而是按照位置进行合并。具体使用方式如下所示：

df1 = spark.createDataFrame([[1, 2, 3]], ["col0", "col1", "col2"])
df2 = spark.createDataFrame([[4, 5, 6]], ["col1", "col2", "col0"])
df1.union(df2).show()

这段代码会将df1和df2按行合并，并输出合并后的结果。需要注意的是，union会自动去除重复的行，保留唯一值。如果想要保留重复的行，可以使用unionAll方法。
<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pyspark union、unionAll、unionByName用法区别](https://blog.csdn.net/h18208975507/article/details/124883466)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [数据库中union和union all的区别](https://download.csdn.net/download/qq_43797491/87853822)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

pyspark dataframe union all

以下是使用pyspark dataframe进行union all操作的示例：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("UnionAllExample").getOrCreate()

# 创建第一个DataFrame
data1 = [("Alice", 26), ("Jessica", 23), ("Shirely", 33)]
df1 = spark.createDataFrame(data1, ["Name", "Age"])

# 创建第二个DataFrame
data2 = [("Bob", 30), ("John", 35), ("Mike", 28)]
df2 = spark.createDataFrame(data2, ["Name", "Age"])

# 使用union all操作合并两个DataFrame
union_df = df1.unionAll(df2)

# 显示合并后的DataFrame
union_df.show()

这段代码首先创建了一个SparkSession对象，然后分别创建了两个DataFrame对象df1和df2。接下来，使用unionAll()方法将df1和df2合并成一个新的DataFrame对象union_df。最后，使用show()方法显示合并后的DataFrame。