Spark-SQL之DataFrame操作大全

Spark SQL中的DataFrame是一种分布式的数据集合，类似于关系型数据库中的表，可以进行各种数据操作。下面是一些常用的DataFrame操作：

1. 创建DataFrame：可以通过读取外部数据源或者手动创建数据集来创建DataFrame。

2. 显示DataFrame：可以使用show()方法来显示DataFrame中的数据。

3. 选择列：可以使用select()方法来选择DataFrame中的某些列。

4. 过滤数据：可以使用filter()方法来过滤DataFrame中的数据。

5. 分组聚合：可以使用groupBy()方法来对DataFrame进行分组聚合操作。

6. 排序：可以使用orderBy()方法来对DataFrame中的数据进行排序操作。

7. 合并数据：可以使用join()方法来合并多个DataFrame中的数据。

8. 修改列名：可以使用withColumnRenamed()方法来修改DataFrame中的列名。

9. 添加新列：可以使用withColumn()方法来添加新的列。

10. 删除列：可以使用drop()方法来删除DataFrame中的某些列。

11. 统计描述：可以使用describe()方法来获取DataFrame中的统计信息。

12. 缓存数据：可以使用cache()方法来缓存DataFrame中的数据，加快查询速度。

以上是一些常用的DataFrame操作，还有其他更多的操作方式，可以根据具体需求进行使用。