Spark删除数据的方法通常有以下几种：
- 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。示例如下：
df = df.drop("column_name")
- 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。示例如下：
df = df.filter(df["column_name"] != value)
- 使用DataFrame的
where()方法：可以通过where()方法来过滤数据，也可以实现删除数据的效果。示例如下：
df = df.where(df["column_name"] != value)
- 使用SQL语句：可以使用Spark SQL来执行SQL语句来删除数据。示例如下：
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、筛选或者重新创建一个新的DataFrame来实现的，而不是真正地删除数据。因为Spark是基于RDD的不可变数据集，一旦数据被创建，就无法被修改或删除。
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