spark删除数据的有哪些方法

Spark删除数据的方法通常有以下几种：

1. 使用DataFrame的drop()方法：可以通过drop()方法来删除DataFrame中的一列或多列数据。示例以下：

df = df.drop("column_name")

2. 使用DataFrame的filter()方法：可以通过filter()方法来过滤数据，从而实现删除数据的效果。示例以下：

df = df.filter(df["column_name"] != value)

3. 使用DataFrame的where()方法：可以通过where()方法来过滤数据，也能够实现删除数据的效果。示例以下：

df = df.where(df["column_name"] != value)

4. 使用SQL语句：可使用Spark SQL来履行SQL语句来删除数据。示例以下：

df.createOrReplaceTempView("temp_table")
spark.sql("DELETE FROM temp_table WHERE column_name = value")

请注意，在Spark中删除数据通常是通过过滤、挑选还是重新创建一个新的DataFrame来实现的，而不是真正地删除数据。由于Spark是基于RDD的不可变数据集，一旦数据被创建，就没法被修改或删除。