Scala Spark SQL DataFrame的distinct()和dropDuplicates()方法，并比较它们之间的区别和适用场景

在本文中，我们将介绍Scala中Spark SQL DataFrame的distinct()和dropDuplicates()方法，并比较它们之间的区别和适用场景。

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distinct()方法

distinct()方法用于从DataFrame中删除重复的行，并返回一个新的DataFrame。它基于所有列的值进行去重，并且保留第一个出现的行。下面是一个示例：

val data = Seq(("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Alice", 25), ("Carol", 35))
val df = data.toDF("Name", "Age")

val distinctDF = df.distinct()

distinctDF.show()

输出结果为：

+-----+---+
| Name|Age|
+-----+---+
|Alice| 25|
|  Bob| 30|
|Carol| 35|
+-----+---+

在这个例子中，原始DataFrame有4行数据，其中第一行和第三行是重复的。使用distinct()方法后，重复的行被删除，只剩下3行数据。

dropDuplicates()方法

dropDuplicates()方法与distinct()方法类似，也用于删除重复的行，并返回一个新的DataFrame。然而，它可以根据指定的列来进行去重。下面是一个示例：

val data = Seq(("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Alice", 25), ("Carol", 35))
val df = data.toDF("Name", "Age")

val dropDuplicatesDF = df.dropDuplicates(Seq("Name"))

dropDuplicatesDF.show()

输出结果为：

+-----+---+
| Name|Age|
+-----+---+
|Alice| 25|
|  Bob| 30|
|Carol| 35|
+-----+---+

在这个例子中，我们使用dropDuplicates()方法根据”Name”列进行去重。原始DataFrame有4行数据，其中第一行和第三行是重复的。使用dropDuplicates()方法后，重复的行被删除，只剩下3行数据。

区别和适用场景

distinct()方法和dropDuplicates()方法的主要区别在于去重的方式和灵活性。

• distinct()方法对所有列进行去重，保留第一个出现的行。它适用于对整个DataFrame进行去重的场景。

• dropDuplicates()方法可以根据指定的列进行去重。它可以根据业务需求，选择具体的列进行去重。在处理大型数据集时，只对关键列进行去重可以提升性能。

这里有一些使用场景的示例：

• distinct()方法适用于需要对整个DataFrame进行去重的场景，比如在数据分析过程中去除重复的数据。

• dropDuplicates()方法适用于需要根据特定列进行去重的场景，比如在根据顾客姓名去重的销售数据中。

总结

本文介绍了Scala中Spark SQL DataFrame的distinct()和dropDuplicates()方法。distinct()方法对所有列进行去重，保留第一个出现的行；而dropDuplicates()方法可以根据指定的列进行去重。选择合适的方法取决于具体的需求，distinct()方法适用于整个DataFrame的去重，而dropDuplicates()方法可以根据业务规则对具体的列进行去重。希望本文能帮助您更好地理解和使用这两个方法。