spark 删除不正常数据

要删除不正常数据，可以使用Spark中的过滤函数来筛选出符合条件的数据，然后将其删除。例如，假设数据集中有一个列名为“status”的字段，其中0表示正常数据，1表示不正常数据，可以使用以下代码来删除不正常数据：

val data = spark.read.csv("path/to/file.csv")
val filteredData = data.filter($"status" === 0)
filteredData.write.format("csv").save("path/to/filtered_data.csv")

这里，我们首先读取原始数据文件，然后使用filter函数将status字段等于0的数据筛选出来，最后将过滤后的数据保存至新文件。当然，具体的代码实现还需要根据你的数据格式和要求来进行调整。

相关问题

spark 删除不正常数据如2017年

如果你要删除2017年以外的数据，可以使用Spark中的日期函数来筛选出符合条件的数据，然后将其删除。假设你的数据集中有一个列名为“date”的字段，表示数据记录的日期，可以使用以下代码来删除2017年以外的数据：

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

val data = spark.read.csv("path/to/file.csv")
val filteredData = data.filter(year(to_date($"date", "yyyy-MM-dd")) >= 2017)
filteredData.write.format("csv").save("path/to/filtered_data.csv")

这里，我们使用to_date函数将字符串类型的日期转换为日期格式，然后使用year函数获取年份，并与2017进行比较，最后将符合条件的数据保存至新文件。当然，具体的代码实现还需要根据你的日期格式和要求来进行调整。

spark删除不正常数据（例如日期不是2017年的）

如果你使用的是Spark，你可以使用Spark SQL来删除不正常的数据。下面是一个示例代码：

from pyspark.sql.functions import year

# 读取数据
df = spark.read.csv("path/to/file.csv", header=True, inferSchema=True)

# 过滤不正常的数据
df_filtered = df.filter(year("date_column") == 2017)

# 保存过滤后的数据
df_filtered.write.csv("path/to/filtered_file.csv", header=True)

这个示例代码中，我们首先使用`pyspark.sql.functions`中的`year`函数获取日期列中的年份。然后使用`filter`函数来过滤掉不符合条件的数据，保存过滤后的数据到另一个文件中。你可以根据具体的数据类型和条件来修改代码中的过滤条件。