合并两个数据框pyspark答案

【问题标题】：Merging two dataframes pyspark合并两个数据框pyspark
【发布时间】：2017-01-26 15:45:31
【问题描述】：

我有 2 个输入文件：

a) 一个原始文件 ( orig_file.json )，包含如下记录：

{"id": 1, "app": test_a, "description": test_app_a }
{"id": 2, "app": test_b, "description": test_app_b }
{"id": 3, "app": test_c, "description": test_app_c }
{"id": 4, "app": test_d, "description": test_app_d }
{"id": 5, "app": test_e, "description": test_app_e }

b) 一个“deltas”文件 (deltas_file.json)，包含如下记录：

{"id": 1, "app": test_aaaxxx, "description": test_app_aaaxxx }
{"id": 6, "app": test_ffffff, "description": test_app_ffffff }

我正在尝试以这样的方式合并两个文件（原始文件 + deltas 文件）

{"id": 1, "app": test_aaaxxx, "description": test_app_aaaxxx }
{"id": 2, "app": test_b, "description": test_app_b }
{"id": 3, "app": test_c, "description": test_app_c }
{"id": 4, "app": test_d, "description": test_app_d }
{"id": 5, "app": test_e, "description": test_app_e }
{"id": 6, "app": test_ffffff, "description": test_app_ffffff }

*基本上通过添加任何新应用程序将原始文件与增量文件合并，并仅更新已存在的记录。 .

我尝试使用不同的连接，但无法获得解决方案。

有人可以指导我解决这个问题的方法吗？谢谢

【问题讨论】：

标签： python pyspark pyspark-sql

【解决方案1】：

左外连接和合并：

from pyspark.sql.functions import *


deltas.join(origin, ["id"], "leftouter") \
  .select("id", 
      coalesce(deltas["app"], origin["app"]).alias("app"),
      coalesce(deltas["description"], origin["description"]).alias("description"))

【讨论】：

当我运行上述命令时，它显示数据框对象不可调用的错误。

【解决方案2】：

尝试 python panda 合并。

import panda as pd
# create your data frames here
pd.merge(delta_frame,orig_frame)  # Try various required arguments in function

希望这会有所帮助！

【讨论】：

pySpark 中有多个选项不需要toPandas() 操作即可完成合并。 .join() 可能是最合适的。