获取spark.sql().collect()结果集的条数

可以使用以下代码获取Spark SQL结果集的条数：

result = spark.sql("SELECT * FROM my_table")
count = result.count()

在此示例中，我们首先执行Spark SQL查询并将结果存储在`result`变量中。然后，我们使用`count()`函数获取结果集中的记录数，并将其存储在`count`变量中。最后，我们可以使用`print()`函数打印结果集中的记录数：

print("Total records: ", count)

相关问题

python3怎么获取spark.sql().collect()结果集的列名

你可以使用Spark DataFrame的schema属性来获取结果集的列名，示例代码如下：

result = spark.sql("SELECT * FROM table").collect()
columns = result.schema.names
print(columns)

这样就可以获取到结果集的列名了。

获取spark.sql.Dataset的数据

可以通过以下方法获取spark.sql.Dataset的数据：

1. 使用collect()方法将数据收集到驱动程序中，返回一个数组。

2. 使用take()方法获取指定数量的数据。

3. 使用show()方法将数据以表格形式打印到控制台。

4. 使用foreach()方法对数据进行遍历。

5. 使用count()方法获取数据集中的记录数。

6. 使用groupBy()方法对数据进行分组。

7. 使用agg()方法进行聚合操作。

8. 使用join()方法将两个数据集进行连接。

9. 使用filter()方法根据条件过滤数据。

10. 使用select()方法选择需要的列。

11. 使用orderBy()方法对数据进行排序。

12. 使用distinct()方法去重。

13. 使用describe()方法获取数据集的统计信息。

14. 使用toDF()方法将RDD转换为DataFrame。

15. 使用write()方法将数据集写入文件或数据库中。