importorg.apache.spark.sql.types.IntegerType objectExam2{ defmain(args:Array[String]):Unit={ // 创建环境 valspark=SparkSession.builder().appName("exam_1").master("local[6]").getOrCreate() importorg.apache.spark.sql.functions._ importspark.implicits._ // 读取数据 valdata=spark.read .o...
importorg.apache.spark.sql.functions._valdf=spark.read.format("csv").option("header","true").load("data.csv")valresult=df.withColumn("age_str",df("age").cast("String"))result.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 在上面的例子中,我们读取了一个CSV文件,并将其中的一个整数列ag...
publicMicrosoft.Spark.Sql.ColumnCast(stringto); 参数 to String 数据类型的字符串版本 返回 Column Column 对象 注解 支持的类型包括:“string”、“boolean”、“byte”、“short”、“int”、“long”、“float”、“double”、“decimal”、“date”、“timestamp”。
hive> select cast('false' as boolean) from default.dule;OK true123 SparkSQL 在SparkSQL中如果是string的话，会检查StringUtils中枚举的；其他原子类型数据进行是否不等于0,不等于0返回true，否则为false 具体代码逻辑如下 classname: org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Cast // UDFToBoolean...
import org.apache.spark.sql.functions._ val df = spark.range(5).toDF("num") val dfWithNull = df.withColumn("nullable_num", expr("cast(num as string)")) dfWithNull.show() 在上述示例中,我们首先创建了一个包含数字的DataFrame,然后使用cast函数将"num"列转换为字符串类型,并将结果存储在"...
spark_partition 函数 split 函数 split_part 函数 sqrt 函数 sql_keywords 函数 stack 函数 startswith 函数 std 函数 stddev 函数 stddev_pop 函数 stddev_samp 函数 str_to_map 函数 string 函数 struct 函数 substr 函数 substring 函数 substring_index 函数 sum 函数 table_changes 函数 tan 函数 tanh ...
xpath_string函式 xxhash64 函式 year 函式 zip_with 函式 使用者定義的聚合函數 (UDAF) 與Hive UDF、UDAF 和 UDDF 整合 使用者定義的純量函式 (UDF) Lambda 函數 視窗函數 資料類型 識別碼 名稱 名稱解析 IDENTIFIER 子句 Null 語意 信息架構
请检查你的计划df，如果列类型为String它必须转换成timestamp第一 你可以用to_timestamp函数将数据类型...
首先很直观的是直接把DateType cast 成 LongType, 如下: df.select(df.col("birth").cast(LongType)) 但是这样出来都是 null, 这是为什么? 答案就在org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Cast中, 先看 canCast 方法, 可以看到 DateType 其实是可以转成 NumericType 的, 然后再看下面castToLong的方法...
对于ANSI策略,Spark根据ANSI SQL执行类型强制。这种行为基本上与PostgreSQL相同 它不允许某些不合理的类型转换,如转换“`string`to`int`或`double` to`boolean` 对于LEGACY策略 Spark允许类型强制,只要它是有效的'Cast' 这也是Spark 2.x中的唯一行为,它与Hive兼容。