使用类似SQL的IN子句过滤Pyspark DataFrame

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使用类似SQL的IN子句过滤Pyspark DataFrame

python

我想用类似SQL的IN子句过滤Pyspark DataFrame ，如

sc = SparkContext()
sqlc = SQLContext(sc)
df = sqlc.sql('SELECT * from my_df WHERE field1 IN a')

a元组在哪儿(1, 2, 3)？我收到此错误：

java.lang.RuntimeException：[1.67]错误：预期“（”，但找到了标识符

这基本上是说它期待的是 ‘（1，2，3）’ 而不是a。问题是由于从另一个作业中提取了值，因此我无法手动将其写入。

在这种情况下，我该如何过滤？

阅读 140

2020-12-20

共1个答案

小编典典

您传递给SQLContext它的字符串是在SQL环境范围内评估的。它没有捕获闭包。如果要传递变量，则必须使用字符串格式显式地进行操作：

df = sc.parallelize([(1, "foo"), (2, "x"), (3, "bar")]).toDF(("k", "v"))
df.registerTempTable("df")
sqlContext.sql("SELECT * FROM df WHERE v IN {0}".format(("foo", "bar"))).count()
##  2

显然，出于安全考虑，这不是您在“实际” SQL环境中要使用的东西，但在这里并不重要。

在实践中，DataFrame当您要创建动态查询时，DSL是很多选择：

from pyspark.sql.functions import col

df.where(col("v").isin({"foo", "bar"})).count()
## 2

它很容易为您构建，组成和处理HiveQL / Spark SQL的所有细节。

2020-12-20