Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- git pull
- 이터널리턴
- 블랙서바이벌
- 사이드프로젝트
- 스케치퀴즈
- 룩백
- 캐치마인드
- 펀널
- 라인광고플랫폼
- 광고플랫폼
- git
- funnel
- 스케치데브
- 부업
- 메모장앱
- 코딩공부
- Kotlin
- 카카오톡공유하기
- 개인앱
- 영원회귀
- 구글검색광고
- nodejs
- 개발자를_위한 #PPT팁
- Redis
- 플러터
- 토이프로젝트
- nestjs
- 카카오톡
- 페이스북광고
- submodules
Archives
- Today
- Total
가을기 Workspace
[개발] spark에서 특정 조건의 최신 row들 가져오기 본문
Scala 코드 기준.
val simpleData = Seq(("James","Sales",3000),
("Michael","Sales",4600),
("Robert","Sales",4100),
("Maria","Finance",3000),
("Raman","Finance",3000),
("Scott","Finance",3300),
("Jen","Finance",3900),
("Jeff","Marketing",3000),
("Kumar","Marketing",2000)
)
import spark.implicits._
val df = simpleData.toDF("Name","Department","Salary")
df.show()
+-------------+----------+------+
|employee_name|department|salary|
+-------------+----------+------+
| James| Sales| 3000|
| Michael| Sales| 4600|
| Robert| Sales| 4100|
| Maria| Finance| 3000|
| Raman| Finance| 3000|
| Scott| Finance| 3300|
| Jen| Finance| 3900|
| Jeff| Marketing| 3000|
| Kumar| Marketing| 2000|
+-------------+----------+------+
val w2 = Window.partitionBy("department").orderBy(col("salary"))
df.withColumn("row",row_number.over(w2))
.where($"row" === 1).drop("row")
.show()
'개발 > Data Engineering' 카테고리의 다른 글
Bitset, RoaringBitmap 설명 (0) | 2021.07.21 |
---|---|
Apache Spark 소개 및 기본 설명 (0) | 2021.07.17 |
[개발] spark DataFrame 을 MySQL에 저장하기 (0) | 2021.06.02 |
Comments