Spark DataFrame查询操作可以使用两种方法：SQL风格和函数式风格。
SQL风格：
- 使用spark.sql()方法执行SQL查询语句。可以将DataFrame注册为临时表，然后使用标准的SQL语法对其进行查询。 示例：
”`python
将DataFrame注册为临时表
df.createOrReplaceTempView(“my_table”)
# 执行SQL查询 result = spark.sql(“SELECT * FROM my_table WHERE age > 25”)
# 显示查询结果 result.show()
2. 函数式风格：
- 使用DataFrame的各种函数和操作符来进行数据处理和筛选。这种方式更接近于编程范式，可以通过链式调用多个函数来完成复杂的查询操作。
示例：
```python
from pyspark.sql.functions import col
# 使用函数式风格进行筛选
result = df.filter(col("age") > 25).select("name", "age")
# 显示查询结果
result.show()
无论是SQL风格还是函数式风格，都能实现相同的查询功能，选择哪种方式取决于个人偏好和项目需求。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
