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d1,marketing
d2,sales
d3,business
$ cat name_dept_age_salary.csv
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adel,d1,50,77000
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jane,d2,60,81000
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mary,d3,50,92000
mary,d3,60,63000
mary,d3,40,55000
mary,d3,40,55000
$ ./bin/pyspark
>>>
Welcome to
____ __
/ __/__ ___ _____/ /__
_\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/
/__ / .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 2.2.1
/_/
Using Python version 2.7.10 (default, Feb 7 2017 00:08:15)
SparkSession available as 'spark'.
>>>
>>> spark
<pyspark.sql.session.SparkSession object at 0x10e613a50>
emps = spark
.read
.format("csv")
.option("header", "false")
.option("inferSchema", "true")
.load("file:///Users/mparsian/spark-2.2.1/zbin/name_dept_age_salary.csv")
>>> emps.show()
+----+---+---+-----+
| _c0|_c1|_c2| _c3|
+----+---+---+-----+
|alex| d1| 60|18000|
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|mary| d3| 40|55000|
|mary| d3| 40|55000|
+----+---+---+-----+
emps.printSchema
<bound method DataFrame.printSchema of DataFrame[_c0: string, _c1: string, _c2: int, _c3: int]>
from pyspark.sql.types import StructType
from pyspark.sql.types import StructField
from pyspark.sql.types import StringType
from pyspark.sql.types import IntegerType
empsSchema = StructType([
StructField("name", StringType(), True),
StructField("dept", StringType(), True),
StructField("age", IntegerType(), True),
StructField("salary", IntegerType(), True)
])
emps2 = spark.read.format("csv").option("header", "false").load("file:///Users/mparsian/spark-2.2.1/zbin/name_dept_age_salary.csv", schema=empsSchema)
>>> emps2 = spark.read.format("csv").option("header", "false").option("inferSbin/name_dept_age_salary.csv", schema=empsSchema)
>>>
>>> emps2.show()
+----+----+---+------+
|name|dept|age|salary|
+----+----+---+------+
|alex| d1| 60| 18000|
|adel| d1| 40| 45000|
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|mary| d3| 60| 63000|
|mary| d3| 40| 55000|
|mary| d3| 40| 55000|
+----+----+---+------+
>>> emps2.printSchema
<bound method DataFrame.printSchema of DataFrame[name: string, dept: string, age: int, salary: int]>
>>>
>>> emps2.select("dept", "salary")
DataFrame[dept: string, salary: int]
>>> emps2.select("dept", "salary").show()
+----+------+
|dept|salary|
+----+------+
| d1| 18000|
| d1| 45000|
| d1| 77000|
| d2| 52000|
| d2| 81000|
| d2| 62000|
| d3| 92000|
| d3| 63000|
| d3| 55000|
| d3| 55000|
+----+------+
>>> emps2.registerTempTable("employees")
>>> spark.sql("select * from employees where salary > 55000").show()
+----+----+---+------+
|name|dept|age|salary|
+----+----+---+------+
|adel| d1| 50| 77000|
|jane| d2| 60| 81000|
|alex| d2| 50| 62000|
|mary| d3| 50| 92000|
|mary| d3| 60| 63000|
+----+----+---+------+
>>> spark.sql("select dept, sum(salary) as sum from employees group by dept").show()
+----+------+
|dept| sum|
+----+------+
| d2|195000|
| d3|265000|
| d1|140000|
+----+------+
>>> spark.sql("select e1.dept, e1.age, e2.dept, e2.age from employees e1 cross join employees e2").show(100)
+----+---+----+---+
|dept|age|dept|age|
+----+---+----+---+
| d1| 60| d1| 60|
| d1| 60| d1| 40|
| d1| 60| d1| 50|
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| d1| 60| d2| 60|
| d1| 60| d2| 50|
| d1| 60| d3| 50|
| d1| 60| d3| 60|
| d1| 60| d3| 40|
| d1| 60| d3| 40|
| d1| 40| d1| 60|
| d1| 40| d1| 40|
| d1| 40| d1| 50|
| d1| 40| d2| 40|
| d1| 40| d2| 60|
| d1| 40| d2| 50|
| d1| 40| d3| 50|
| d1| 40| d3| 60|
| d1| 40| d3| 40|
| d1| 40| d3| 40|
| d1| 50| d1| 60|
| d1| 50| d1| 40|
| d1| 50| d1| 50|
| d1| 50| d2| 40|
| d1| 50| d2| 60|
| d1| 50| d2| 50|
| d1| 50| d3| 50|
| d1| 50| d3| 60|
| d1| 50| d3| 40|
| d1| 50| d3| 40|
| d2| 40| d1| 60|
| d2| 40| d1| 40|
| d2| 40| d1| 50|
| d2| 40| d2| 40|
| d2| 40| d2| 60|
| d2| 40| d2| 50|
| d2| 40| d3| 50|
| d2| 40| d3| 60|
| d2| 40| d3| 40|
| d2| 40| d3| 40|
| d2| 60| d1| 60|
| d2| 60| d1| 40|
| d2| 60| d1| 50|
| d2| 60| d2| 40|
| d2| 60| d2| 60|
| d2| 60| d2| 50|
| d2| 60| d3| 50|
| d2| 60| d3| 60|
| d2| 60| d3| 40|
| d2| 60| d3| 40|
| d2| 50| d1| 60|
| d2| 50| d1| 40|
| d2| 50| d1| 50|
| d2| 50| d2| 40|
| d2| 50| d2| 60|
| d2| 50| d2| 50|
| d2| 50| d3| 50|
| d2| 50| d3| 60|
| d2| 50| d3| 40|
| d2| 50| d3| 40|
| d3| 50| d1| 60|
| d3| 50| d1| 40|
| d3| 50| d1| 50|
| d3| 50| d2| 40|
| d3| 50| d2| 60|
| d3| 50| d2| 50|
| d3| 50| d3| 50|
| d3| 50| d3| 60|
| d3| 50| d3| 40|
| d3| 50| d3| 40|
| d3| 60| d1| 60|
| d3| 60| d1| 40|
| d3| 60| d1| 50|
| d3| 60| d2| 40|
| d3| 60| d2| 60|
| d3| 60| d2| 50|
| d3| 60| d3| 50|
| d3| 60| d3| 60|
| d3| 60| d3| 40|
| d3| 60| d3| 40|
| d3| 40| d1| 60|
| d3| 40| d1| 40|
| d3| 40| d1| 50|
| d3| 40| d2| 40|
| d3| 40| d2| 60|
| d3| 40| d2| 50|
| d3| 40| d3| 50|
| d3| 40| d3| 60|
| d3| 40| d3| 40|
| d3| 40| d3| 40|
| d3| 40| d1| 60|
| d3| 40| d1| 40|
| d3| 40| d1| 50|
| d3| 40| d2| 40|
| d3| 40| d2| 60|
| d3| 40| d2| 50|
| d3| 40| d3| 50|
| d3| 40| d3| 60|
| d3| 40| d3| 40|
| d3| 40| d3| 40|
+----+---+----+---+
>>>
emps2 = spark.read.format("csv").option("header", "false").option("inferSchema", "true").load("file:///Users/mparsian/spark-2.2.1/zbin/name_dept_age_salary.csv", schema = empsSchema)
emps2 = spark.read.format("csv").option("header", "false").load("file:///Users/mparsian/spark-2.2.1/zbin/name_dept_age_salary.csv", schema = empsSchema)
deptsSchema = StructType([
StructField("dept", StringType(), True),
StructField("deptname", StringType(), True)
])
depts = spark.read.format("csv").option("header", "false").load("file:///Users/mparsian/spark-2.2.1/zbin/depts.csv", schema = deptsSchema)
>>> emps = spark.read.format("csv").option("header", "false").option("inferSaame_dept_age_salary.csv")Users/mparsian/spark-2.2.1/zbin/n
>>> emps.show()
+----+---+---+-----+
| _c0|_c1|_c2| _c3|
+----+---+---+-----+
|alex| d1| 60|18000|
|adel| d1| 40|45000|
|adel| d1| 50|77000|
|jane| d2| 40|52000|
|jane| d2| 60|81000|
|alex| d2| 50|62000|
|mary| d3| 50|92000|
|mary| d3| 60|63000|
|mary| d3| 40|55000|
|mary| d3| 40|55000|
+----+---+---+-----+
>>> emps.printSchema
<bound method DataFrame.printSchema of DataFrame[_c0: string, _c1: string, _c2: string, _c3: string]>
>>>
>>>
>>>
>>> from pyspark.sql.types import StructField
>>> from pyspark.sql.types import StringType
>>> from pyspark.sql.types import IntegerType
>>>
>>> from pyspark.sql.types import StructType
>>> from pyspark.sql.types import StructField
>>> from pyspark.sql.types import StringType
>>> from pyspark.sql.types import IntegerType
>>>
>>> empSchema = StructType([
... StructField("name", StringType(), True),
... StructField("dept", StringType(), True),
... StructField("age", IntegerType(), True),
... StructField("salary", IntegerType(), True)
... ])
>>>
>>> empSchema
StructType(List(StructField(name,StringType,true),StructField(dept,StringType,true),StructField(age,IntegerType,true),StructField(salary,IntegerType,true)))
>>> emps = spark.read.format("csv").option("header", "false").option("inferScin/name_dept_age_salary.csv")Users/mparsian/spark-2.2.1/zb
>>> emps.show()
+----+---+---+-----+
| _c0|_c1|_c2| _c3|
+----+---+---+-----+
|alex| d1| 60|18000|
|adel| d1| 40|45000|
|adel| d1| 50|77000|
|jane| d2| 40|52000|
|jane| d2| 60|81000|
|alex| d2| 50|62000|
|mary| d3| 50|92000|
|mary| d3| 60|63000|
|mary| d3| 40|55000|
|mary| d3| 40|55000|
+----+---+---+-----+
>>> <bound method DataFrame.printSchema of DataFrame[_c0: string, _c1: string, _cemps.printSchema
<bound method DataFrame.printSchema of DataFrame[_c0: string, _c1: string, _c2: int, _c3: int]>
>>>
>>>
>>> emps2 = spark.read.format("csv").option("header", "false").option("inferSbin/name_dept_age_salary.csv", schema=empsSchema) 2.2.1/zb
>>>
>>> emps2.show()
+----+----+---+------+
|name|dept|age|salary|
+----+----+---+------+
|alex| d1| 60| 18000|
|adel| d1| 40| 45000|
|adel| d1| 50| 77000|
|jane| d2| 40| 52000|
|jane| d2| 60| 81000|
|alex| d2| 50| 62000|
|mary| d3| 50| 92000|
|mary| d3| 60| 63000|
|mary| d3| 40| 55000|
|mary| d3| 40| 55000|
+----+----+---+------+
>>> emps2.printSchema
<bound method DataFrame.printSchema of DataFrame[name: string, dept: string, age: int, salary: int]>
>>>
>>> emps2.select("dept", "salary")
DataFrame[dept: string, salary: int]
>>> emps2.select("dept", "salary").show()
+----+------+
|dept|salary|
+----+------+
| d1| 18000|
| d1| 45000|
| d1| 77000|
| d2| 52000|
| d2| 81000|
| d2| 62000|
| d3| 92000|
| d3| 63000|
| d3| 55000|
| d3| 55000|
+----+------+
>>> emps2.registerTempTable("employees")
>>> spark.sql("select * from employees where salary > 55000").show()
+----+----+---+------+
|name|dept|age|salary|
+----+----+---+------+
|adel| d1| 50| 77000|
|jane| d2| 60| 81000|
|alex| d2| 50| 62000|
|mary| d3| 50| 92000|
|mary| d3| 60| 63000|
+----+----+---+------+
>>> spark.sql("select * from employees").show()
+----+----+---+------+
|name|dept|age|salary|
+----+----+---+------+
|alex| d1| 60| 18000|
|adel| d1| 40| 45000|
|adel| d1| 50| 77000|
|jane| d2| 40| 52000|
|jane| d2| 60| 81000|
|alex| d2| 50| 62000|
|mary| d3| 50| 92000|
|mary| d3| 60| 63000|
|mary| d3| 40| 55000|
|mary| d3| 40| 55000|
+----+----+---+------+
>>> spark.sql("select dept, sum(salaray) as sum from employees group by dept").show() * from employees").show()
+----+----+---+------+
|name|dept|age|salary|
+----+----+---+------+
|alex| d1| 60| 18000|
|adel| d1| 40| 45000|
|adel| d1| 50| 77000|
|jane| d2| 40| 52000|
|jane| d2| 60| 81000|
|alex| d2| 50| 62000|
|mary| d3| 50| 92000|
|mary| d3| 60| 63000|
|mary| d3| 40| 55000|
|mary| d3| 40| 55000|
+----+----+---+------+
>>> spark.sql("select dept, sum(salary) as sum from employees group by dept").show()
+----+------+
|dept| sum|
+----+------+
| d2|195000|
| d3|265000|
| d1|140000|
+----+------+
>>> spark.sql("select a.dept, a.age, b.dept, b.age from employees a, employees b where a.dept = b.dept").show()
+----+---+----+---+
|dept|age|dept|age|
+----+---+----+---+
| d1| 60| d1| 50|
| d1| 60| d1| 40|
| d1| 60| d1| 60|
| d1| 40| d1| 50|
| d1| 40| d1| 40|
| d1| 40| d1| 60|
| d1| 50| d1| 50|
| d1| 50| d1| 40|
| d1| 50| d1| 60|
| d2| 40| d2| 50|
| d2| 40| d2| 60|
| d2| 40| d2| 40|
| d2| 60| d2| 50|
| d2| 60| d2| 60|
| d2| 60| d2| 40|
| d2| 50| d2| 50|
| d2| 50| d2| 60|
| d2| 50| d2| 40|
| d3| 50| d3| 40|
| d3| 50| d3| 40|
+----+---+----+---+
only showing top 20 rows
>>> spark.sql("select a.dept, a.age, b.dept, b.age from employees a, employees b where a.dept = b.dept").count()
34
>>> spark.sql("select a.dept, a.age, b.dept, b.age from employees a, employees b where a.dept = b.dept").show(100)
+----+---+----+---+
|dept|age|dept|age|
+----+---+----+---+
| d1| 60| d1| 50|
| d1| 60| d1| 40|
| d1| 60| d1| 60|
| d1| 40| d1| 50|
| d1| 40| d1| 40|
| d1| 40| d1| 60|
| d1| 50| d1| 50|
| d1| 50| d1| 40|
| d1| 50| d1| 60|
| d2| 40| d2| 50|
| d2| 40| d2| 60|
| d2| 40| d2| 40|
| d2| 60| d2| 50|
| d2| 60| d2| 60|
| d2| 60| d2| 40|
| d2| 50| d2| 50|
| d2| 50| d2| 60|
| d2| 50| d2| 40|
| d3| 50| d3| 40|
| d3| 50| d3| 40|
| d3| 50| d3| 60|
| d3| 50| d3| 50|
| d3| 60| d3| 40|
| d3| 60| d3| 40|
| d3| 60| d3| 60|
| d3| 60| d3| 50|
| d3| 40| d3| 40|
| d3| 40| d3| 40|
| d3| 40| d3| 60|
| d3| 40| d3| 50|
| d3| 40| d3| 40|
| d3| 40| d3| 40|
| d3| 40| d3| 60|
| d3| 40| d3| 50|
+----+---+----+---+
>>> spark.sql("select a.dept, a.age, b.dept, b.age from employees a, employees b where a.dept = b.dept").show(100)
+----+---+----+---+
|dept|age|dept|age|
+----+---+----+---+
| d1| 60| d1| 50|
| d1| 60| d1| 40|
| d1| 60| d1| 60|
| d1| 40| d1| 50|
| d1| 40| d1| 40|
| d1| 40| d1| 60|
| d1| 50| d1| 50|
| d1| 50| d1| 40|
| d1| 50| d1| 60|
| d2| 40| d2| 50|
| d2| 40| d2| 60|
| d2| 40| d2| 40|
| d2| 60| d2| 50|
| d2| 60| d2| 60|
| d2| 60| d2| 40|
| d2| 50| d2| 50|
| d2| 50| d2| 60|
| d2| 50| d2| 40|
| d3| 50| d3| 40|
| d3| 50| d3| 40|
| d3| 50| d3| 60|
| d3| 50| d3| 50|
| d3| 60| d3| 40|
| d3| 60| d3| 40|
| d3| 60| d3| 60|
| d3| 60| d3| 50|
| d3| 40| d3| 40|
| d3| 40| d3| 40|
| d3| 40| d3| 60|
| d3| 40| d3| 50|
| d3| 40| d3| 40|
| d3| 40| d3| 40|
| d3| 40| d3| 60|
| d3| 40| d3| 50|
+----+---+----+---+
>>> spark.sql("select * from employees natural join employees").show(100)
+----+----+---+------+
|name|dept|age|salary|
+----+----+---+------+
|alex| d1| 60| 18000|
|adel| d1| 40| 45000|
|adel| d1| 50| 77000|
|jane| d2| 40| 52000|
|jane| d2| 60| 81000|
|alex| d2| 50| 62000|
|mary| d3| 50| 92000|
|mary| d3| 60| 63000|
|mary| d3| 40| 55000|
|mary| d3| 40| 55000|
|mary| d3| 40| 55000|
|mary| d3| 40| 55000|
+----+----+---+------+
>>> spark.sql("select e1.dept, e1.age, e2.dept, e2.age from employees e1 cross join employees e2").show(100)
+----+---+----+---+
|dept|age|dept|age|
+----+---+----+---+
| d1| 60| d1| 60|
| d1| 60| d1| 40|
| d1| 60| d1| 50|
| d1| 60| d2| 40|
| d1| 60| d2| 60|
| d1| 60| d2| 50|
| d1| 60| d3| 50|
| d1| 60| d3| 60|
| d1| 60| d3| 40|
| d1| 60| d3| 40|
| d1| 40| d1| 60|
| d1| 40| d1| 40|
| d1| 40| d1| 50|
| d1| 40| d2| 40|
| d1| 40| d2| 60|
| d1| 40| d2| 50|
| d1| 40| d3| 50|
| d1| 40| d3| 60|
| d1| 40| d3| 40|
| d1| 40| d3| 40|
| d1| 50| d1| 60|
| d1| 50| d1| 40|
| d1| 50| d1| 50|
| d1| 50| d2| 40|
| d1| 50| d2| 60|
| d1| 50| d2| 50|
| d1| 50| d3| 50|
| d1| 50| d3| 60|
| d1| 50| d3| 40|
| d1| 50| d3| 40|
| d2| 40| d1| 60|
| d2| 40| d1| 40|
| d2| 40| d1| 50|
| d2| 40| d2| 40|
| d2| 40| d2| 60|
| d2| 40| d2| 50|
| d2| 40| d3| 50|
| d2| 40| d3| 60|
| d2| 40| d3| 40|
| d2| 40| d3| 40|
| d2| 60| d1| 60|
| d2| 60| d1| 40|
| d2| 60| d1| 50|
| d2| 60| d2| 40|
| d2| 60| d2| 60|
| d2| 60| d2| 50|
| d2| 60| d3| 50|
| d2| 60| d3| 60|
| d2| 60| d3| 40|
| d2| 60| d3| 40|
| d2| 50| d1| 60|
| d2| 50| d1| 40|
| d2| 50| d1| 50|
| d2| 50| d2| 40|
| d2| 50| d2| 60|
| d2| 50| d2| 50|
| d2| 50| d3| 50|
| d2| 50| d3| 60|
| d2| 50| d3| 40|
| d2| 50| d3| 40|
| d3| 50| d1| 60|
| d3| 50| d1| 40|
| d3| 50| d1| 50|
| d3| 50| d2| 40|
| d3| 50| d2| 60|
| d3| 50| d2| 50|
| d3| 50| d3| 50|
| d3| 50| d3| 60|
| d3| 50| d3| 40|
| d3| 50| d3| 40|
| d3| 60| d1| 60|
| d3| 60| d1| 40|
| d3| 60| d1| 50|
| d3| 60| d2| 40|
| d3| 60| d2| 60|
| d3| 60| d2| 50|
| d3| 60| d3| 50|
| d3| 60| d3| 60|
| d3| 60| d3| 40|
| d3| 60| d3| 40|
| d3| 40| d1| 60|
| d3| 40| d1| 40|
| d3| 40| d1| 50|
| d3| 40| d2| 40|
| d3| 40| d2| 60|
| d3| 40| d2| 50|
| d3| 40| d3| 50|
| d3| 40| d3| 60|
| d3| 40| d3| 40|
| d3| 40| d3| 40|
| d3| 40| d1| 60|
| d3| 40| d1| 40|
| d3| 40| d1| 50|
| d3| 40| d2| 40|
| d3| 40| d2| 60|
| d3| 40| d2| 50|
| d3| 40| d3| 50|
| d3| 40| d3| 60|
| d3| 40| d3| 40|
| d3| 40| d3| 40|
+----+---+----+---+
>>>
>>>
>>> spark
<pyspark.sql.session.SparkSession object at 0x10e4daa50>
>>>
>>>
>>>
>>>
>>>
>>>
>>>
>>> emps = spark.read.format("csv").option("header", "false").option("inferSchema", "true").load("file:///Users/mpin/name_dept_age_salary.csv")
>>>
>>> emps.show()
+----+---+---+-----+
| _c0|_c1|_c2| _c3|
+----+---+---+-----+
|alex| d1| 60|18000|
|adel| d1| 40|45000|
|adel| d1| 50|77000|
|jane| d2| 40|52000|
|jane| d2| 60|81000|
|alex| d2| 50|62000|
|mary| d3| 50|92000|
|mary| d3| 60|63000|
|mary| d3| 40|55000|
|mary| d3| 40|55000|
+----+---+---+-----+
>>> emps.printSchema
<bound method DataFrame.printSchema of DataFrame[_c0: string, _c1: string, _c2: int, _c3: int]>
>>>
>>>
>>>
>>> from pyspark.sql.types import StructType
>>> from pyspark.sql.types import StructField
>>> from pyspark.sql.types import StringType
>>> from pyspark.sql.types import IntegerType
>>>
>>> empsSchema = StructType([
... StructField("name", StringType(), True),
... StructField("dept", StringType(), True),
... StructField("age", IntegerType(), True),
... StructField("salary", IntegerType(), True)
... ])
>>>
>>>
>>> emps2 = spark.read.format("csv").option("header", "false").option("inferSchema", "true").load("file:///Users/mbin/name_dept_age_salary.csv", schema = empsSchema)
>>>
>>> emps2.show()
+----+----+---+------+
|name|dept|age|salary|
+----+----+---+------+
|alex| d1| 60| 18000|
|adel| d1| 40| 45000|
|adel| d1| 50| 77000|
|jane| d2| 40| 52000|
|jane| d2| 60| 81000|
|alex| d2| 50| 62000|
|mary| d3| 50| 92000|
|mary| d3| 60| 63000|
|mary| d3| 40| 55000|
|mary| d3| 40| 55000|
+----+----+---+------+
>>> emps2 = spark.read.format("csv").option("header", "false").load("file:///Users/mparsian/spark-2.2.1/zbin/name_ schema = empsSchema)
>>>
>>> emps2.show()
+----+----+---+------+
|name|dept|age|salary|
+----+----+---+------+
|alex| d1| 60| 18000|
|adel| d1| 40| 45000|
|adel| d1| 50| 77000|
|jane| d2| 40| 52000|
|jane| d2| 60| 81000|
|alex| d2| 50| 62000|
|mary| d3| 50| 92000|
|mary| d3| 60| 63000|
|mary| d3| 40| 55000|
|mary| d3| 40| 55000|
+----+----+---+------+
>>> emps2 = spark.read.format("csv").option("header", "false").option("inferSchema", "true").load("file:///Usersspark.emps.printSchema
<bound method DataFrame.printSchema of DataFrame[_c0: string, _c1: string, _c2: int, _c3: int]>
>>>
>>>
>>> emps2.printSchema
<bound method DataFrame.printSchema of DataFrame[name: string, dept: string, age: int, salary: int]>
>>>
>>>
>>> emps2.registerTempTable("employees")
>>>
>>> spark.sql("select * from employees").show()
+----+----+---+------+
|name|dept|age|salary|
+----+----+---+------+
|alex| d1| 60| 18000|
|adel| d1| 40| 45000|
|adel| d1| 50| 77000|
|jane| d2| 40| 52000|
|jane| d2| 60| 81000|
|alex| d2| 50| 62000|
|mary| d3| 50| 92000|
|mary| d3| 60| 63000|
|mary| d3| 40| 55000|
|mary| d3| 40| 55000|
+----+----+---+------+
>>>
>>> spark.sql("select * from employees where age > 40").show()
+----+----+---+------+
|name|dept|age|salary|
+----+----+---+------+
|alex| d1| 60| 18000|
|adel| d1| 50| 77000|
|jane| d2| 60| 81000|
|alex| d2| 50| 62000|
|mary| d3| 50| 92000|
|mary| d3| 60| 63000|
+----+----+---+------+
>>> spark.sql("select name, age from employees where age > 40").show()
+----+---+
|name|age|
+----+---+
|alex| 60|
|adel| 50|
|jane| 60|
|alex| 50|
|mary| 50|
|mary| 60|
+----+---+
>>> spark.sql("select e1.dept, e1.age, e2.dept, e2.age from employees e1 cross join employees e2").show(100)
+----+---+----+---+
|dept|age|dept|age|
+----+---+----+---+
| d1| 60| d1| 60|
| d1| 60| d1| 40|
| d1| 60| d1| 50|
| d1| 60| d2| 40|
| d1| 60| d2| 60|
| d1| 60| d2| 50|
| d1| 60| d3| 50|
| d1| 60| d3| 60|
| d1| 60| d3| 40|
| d1| 60| d3| 40|
| d1| 40| d1| 60|
| d1| 40| d1| 40|
| d1| 40| d1| 50|
| d1| 40| d2| 40|
| d1| 40| d2| 60|
| d1| 40| d2| 50|
| d1| 40| d3| 50|
| d1| 40| d3| 60|
| d1| 40| d3| 40|
| d1| 40| d3| 40|
| d1| 50| d1| 60|
| d1| 50| d1| 40|
| d1| 50| d1| 50|
| d1| 50| d2| 40|
| d1| 50| d2| 60|
| d1| 50| d2| 50|
| d1| 50| d3| 50|
| d1| 50| d3| 60|
| d1| 50| d3| 40|
| d1| 50| d3| 40|
| d2| 40| d1| 60|
| d2| 40| d1| 40|
| d2| 40| d1| 50|
| d2| 40| d2| 40|
| d2| 40| d2| 60|
| d2| 40| d2| 50|
| d2| 40| d3| 50|
| d2| 40| d3| 60|
| d2| 40| d3| 40|
| d2| 40| d3| 40|
| d2| 60| d1| 60|
| d2| 60| d1| 40|
| d2| 60| d1| 50|
| d2| 60| d2| 40|
| d2| 60| d2| 60|
| d2| 60| d2| 50|
| d2| 60| d3| 50|
| d2| 60| d3| 60|
| d2| 60| d3| 40|
| d2| 60| d3| 40|
| d2| 50| d1| 60|
| d2| 50| d1| 40|
| d2| 50| d1| 50|
| d2| 50| d2| 40|
| d2| 50| d2| 60|
| d2| 50| d2| 50|
| d2| 50| d3| 50|
| d2| 50| d3| 60|
| d2| 50| d3| 40|
| d2| 50| d3| 40|
| d3| 50| d1| 60|
| d3| 50| d1| 40|
| d3| 50| d1| 50|
| d3| 50| d2| 40|
| d3| 50| d2| 60|
| d3| 50| d2| 50|
| d3| 50| d3| 50|
| d3| 50| d3| 60|
| d3| 50| d3| 40|
| d3| 50| d3| 40|
| d3| 60| d1| 60|
| d3| 60| d1| 40|
| d3| 60| d1| 50|
| d3| 60| d2| 40|
| d3| 60| d2| 60|
| d3| 60| d2| 50|
| d3| 60| d3| 50|
| d3| 60| d3| 60|
| d3| 60| d3| 40|
| d3| 60| d3| 40|
| d3| 40| d1| 60|
| d3| 40| d1| 40|
| d3| 40| d1| 50|
| d3| 40| d2| 40|
| d3| 40| d2| 60|
| d3| 40| d2| 50|
| d3| 40| d3| 50|
| d3| 40| d3| 60|
| d3| 40| d3| 40|
| d3| 40| d3| 40|
| d3| 40| d1| 60|
| d3| 40| d1| 40|
| d3| 40| d1| 50|
| d3| 40| d2| 40|
| d3| 40| d2| 60|
| d3| 40| d2| 50|
| d3| 40| d3| 50|
| d3| 40| d3| 60|
| d3| 40| d3| 40|
| d3| 40| d3| 40|
+----+---+----+---+
>>>
>>> emps2.count()
10
>>> spark.sql("select e1.dept, e1.age, e2.dept, e2.age from employees e1 cross join employees e2").count()
100
>>> deptsSchema = StructType([
... StructField("dept", StringType(), True),
... StructField("deptname", StringType(), True)
... ])
>>>
>>> deptsSchema
StructType(List(StructField(dept,StringType,true),StructField(deptname,StringType,true)))
>>>
>>> depts = spark.read.format("csv").option("header", "false").load("file:///Users/mparsian/spark-2.2.1/zbin/deptshema), schema=deptsSc
>>>
>>>
>>>
>>> depts = spark.read.format("csv").option("header", "false").load("file:///Users/mparsian/spark-2.2.1/zbin/deptshema), schema=deptsSc
>>>
>>>
>>>
>>> depts = spark.read.format("csv").option("header", "false").load("file:///Users/mparsian/spark-2.2.1/zbin/deptsSchema)schema = depts
>>>
>>>
>>> depts.show()
+----+---------+
|dept| deptname|
+----+---------+
| d1|marketing|
| d2| sales|
| d3| business|
+----+---------+
>>> emps2.show()
+----+----+---+------+
|name|dept|age|salary|
+----+----+---+------+
|alex| d1| 60| 18000|
|adel| d1| 40| 45000|
|adel| d1| 50| 77000|
|jane| d2| 40| 52000|
|jane| d2| 60| 81000|
|alex| d2| 50| 62000|
|mary| d3| 50| 92000|
|mary| d3| 60| 63000|
|mary| d3| 40| 55000|
|mary| d3| 40| 55000|
+----+----+---+------+
>>> depts.registerTempTable("departments")
>>>
>>> spark.sql("select * from departments").show()
+----+---------+
|dept| deptname|
+----+---------+
| d1|marketing|
| d2| sales|
| d3| business|
+----+---------+
>>> spark.sql("select e.name, d.deptname from employees e, departments d where e.dept = d.dept").show()
+----+---------+
|name| deptname|
+----+---------+
|alex|marketing|
|adel|marketing|
|adel|marketing|
|jane| sales|
|jane| sales|
|alex| sales|
|mary| business|
|mary| business|
|mary| business|
|mary| business|
+----+---------+
>>>
>>> emps.show()
+----+---+---+-----+
| _c0|_c1|_c2| _c3|
+----+---+---+-----+
|alex| d1| 60|18000|
|adel| d1| 40|45000|
|adel| d1| 50|77000|
|jane| d2| 40|52000|
|jane| d2| 60|81000|
|alex| d2| 50|62000|
|mary| d3| 50|92000|
|mary| d3| 60|63000|
|mary| d3| 40|55000|
|mary| d3| 40|55000|
+----+---+---+-----+
>>> emps
DataFrame[_c0: string, _c1: string, _c2: int, _c3: int]
>>>
>>> emps.printSchema()
root
|-- _c0: string (nullable = true)
|-- _c1: string (nullable = true)
|-- _c2: integer (nullable = true)
|-- _c3: integer (nullable = true)
>>>
>>>
>>>