我正在使用pyspark和hivecontext.sql,我想从我的数据中过滤掉所有空值和空值。
所以我使用简单的sql命令来首先过滤掉空值,但它不起作用。
我的代码:
hiveContext.sql("select column1 from table where column2 is not null")
但它没有表达式“where column2 not null”
错误:
Py4JavaError: An error occurred while calling o577.showString
我认为这是由于我的选择是错误的。
数据示例:
column 1 | column 2
null | 1
null | 2
1 | 3
2 | 4
null | 2
3 | 8
目标:
column 1 | column 2
1 | 3
2 | 4
3 | 8
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答案 0 :(得分:1)
我们不能将Hive表名直接传递给Hive上下文sql方法,因为它不了解Hive表名。阅读Hive表的方法之一是使用pysaprk shell。
我们需要注册从阅读hive表中获得的数据框。然后我们可以运行SQL查询。
答案 1 :(得分:1)
您必须提供database_name.table并运行相同的查询。如果有帮助,请告诉我
答案 2 :(得分:1)
对我有用:
df.na.drop(subset=["column1"])
答案 3 :(得分:0)
Have you entered null values manually?
If yes then it will treat those as normal strings,
I tried following two use cases
dbname.person table in hive
name age
aaa null // this null is entered manually -case 1
Andy 30
Justin 19
okay NULL // this null came as this field was left blank. case 2
---------------------------------
hiveContext.sql("select * from dbname.person").show();
+------+----+
| name| age|
+------+----+
| aaa |null|
| Andy| 30|
|Justin| 19|
| okay|null|
+------+----+
-----------------------------
case 2
hiveContext.sql("select * from dbname.person where age is not null").show();
+------+----+
| name|age |
+------+----+
| aaa |null|
| Andy| 30 |
|Justin| 19 |
+------+----+
------------------------------------
case 1
hiveContext.sql("select * from dbname.person where age!= 'null'").show();
+------+----+
| name| age|
+------+----+
| Andy| 30|
|Justin| 19|
| okay|null|
+------+----+
------------------------------------
我希望上面的用例可以清除你对过滤空值的疑虑 出。 如果您要查询在spark中注册的表,请使用sqlContext。