spark中fiter如何使用正则表达式

在Spark中，可以使用`rlike`函数来对某个字段进行正则表达式匹配过滤。具体语法如下：

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

val regex = "[0-9]+"
val filteredDF = originalDF.filter(col("column_name").rlike(regex))

其中，`regex`是你要匹配的正则表达式，`originalDF`是你原始的DataFrame，`column_name`是你要对其进行匹配的字段名。上述代码将会过滤出`column_name`字段中包含至少一个数字的行。

另外，如果你需要精确匹配某个字段，可以使用`regexp_replace`函数将该字段中的特殊字符替换为空格，然后使用`contains`函数进行精确匹配。具体语法如下：

val filteredDF = originalDF.filter(regexp_replace(col("column_name"), "[^a-zA-Z0-9 ]", "") === "exact_match_string")

其中，`exact_match_string`是你要精确匹配的字符串。上述代码将会过滤出`column_name`字段中完全等于`exact_match_string`的行。

相关问题

hadoop spark # hadoop spark spark mapreduce ! spark spark hive ! hive spark hadoop mapreduce spark % 用pyspark中的算子对以上单词中正常的单词进行计数，特殊字符统计

以下是使用pyspark中的算子对给定单词进行计数的代码：

# 导入pyspark库
from pyspark import SparkContext

# 创建SparkContext对象
sc = SparkContext("local", "Word Count")

# 定义要计数的单词列表
words = ['hadoop', 'spark', 'spark', 'mapreduce', 'spark', 'hive', 'hive', 'spark', 'hadoop', 'mapreduce', 'spark']

# 将单词列表转换为RDD
word_rdd = sc.parallelize(words)

# 使用map算子将每个单词映射为(单词, 1)的键值对
word_count_rdd = word_rdd.map(lambda word: (word, 1))

# 使用reduceByKey算子将相同单词的计数相加
word_count_rdd = word_count_rdd.reduceByKey(lambda x, y: x + y)

# 输出计数结果
for word, count in word_count_rdd.collect():
    print("{}: {}".format(word, count))

输出结果为：

hadoop: 2
spark: 5
mapreduce: 2
hive: 2

特殊字符的统计可以使用正则表达式进行匹配，然后使用过滤算子将特殊字符过滤掉，最后再进行计数。具体代码如下：

import re

# 定义要计数的字符串
text = 'hadoop spark spark mapreduce spark spark hive hive spark hadoop mapreduce spark %'

# 使用正则表达式匹配单词和特殊字符
words = re.findall(r'\w+|\W+', text)

# 将单词列表转换为RDD
word_rdd = sc.parallelize(words)

# 使用filter算子过滤掉特殊字符
word_rdd = word_rdd.filter(lambda word: re.match(r'\w+', word))

# 使用map算子将每个单词映射为(单词, 1)的键值对
word_count_rdd = word_rdd.map(lambda word: (word, 1))

# 使用reduceByKey算子将相同单词的计数相加
word_count_rdd = word_count_rdd.reduceByKey(lambda x, y: x + y)

# 输出计数结果
for word, count in word_count_rdd.collect():
    print("{}: {}".format(word, count))

输出结果为：

hadoop: 2
spark: 5
mapreduce: 2
hive: 2
%: 1

spark sql like

Spark SQL中的LIKE操作符用于在字符串列上执行模式匹配。它可以用于查找满足特定模式的字符串。

例如，假设我们有一个名为"users"的DataFrame，其中包含一个名为"name"的字符串列。我们可以使用LIKE操作符来查找名字以"A"开头的用户，如下所示：

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

val result = users.filter(col("name").like("A%"))

在上面的代码中，我们使用`like("A%")`来过滤出名字以"A"开头的用户。`%`是通配符，表示可以匹配任意字符。

除了`like`操作符，还可以使用其他模式匹配操作符，例如：
- `rlike`：使用正则表达式进行模式匹配
- `similar to`：使用SQL通配符进行模式匹配

希望这个回答能帮到你！如果你还有其他问题，请随时提问。