注意上面代码的this,是上一个RDD,也就是ParallelCollectionRDD进入MapPartitionsRDD的构造函数可以看出,这个RDD其实是当前RDD的parent RDD,代码如下: [java]view plaincopy 1. private[spark] class MapPartitionsRDD[U: ClassTag, T: ClassTag]( 2. prev:
- `array_union`:返回两个数组的并集 - `array_join`:将数组中的元素连接成字符串 下面是一个使用`array_contains`函数的示例: ```markdown ```scala import org.apache.spark.sql.functions._ val containsTwo = df.select($"id", $"numbers", array_contains($"numbers", 2).as("hasTwo")) contai...
Error in SQL statement: AnalysisException: [DATATYPE_MISMATCH.ARRAY_FUNCTION_DIFF_TYPES] Cannot resolve "array_append(courses, courses)" due to data type mismatch: 错误在SQL语句:分析异常: [DATATYPE_MISMATCH.ARRAY_FUNCTION_DIFF_TYPESJ由于数据类型不匹配,无法解析array_append(课程、课程) select t1.na...
--两个数组不存在null元素,且有重叠元素,返回trueselectarrays_overlap(array(1,2,3),array(3,4,5))asis_overlap;+---+|is_overlap|+---+|true|+---+--两个数组其中有一个存在null元素,且有重叠元素,返回trueselectarrays_overlap(array(1,2,3),array(null,2,6))asis_overlap;+---+|is_overlap...
select array_distinct(courses) from student_copy -- array_distinct(x )→ x:去重:删除数组x中重复元素。 仅对一行的数组去重,不是对整个数组字段去重 -- https://docs.ucloud.cn/usql/common/func/array array_distinct(courses) ["Math","Art"] ["English","History","Art"] ["Math","Science"...
遇到SQL错误：数据类型不匹配，尝试使用array_append函数。问题在于数据去重，"Math"、"Art"、"Math, Art"被识别为不同项。需求8：如何对结果进行排序，确保逻辑清晰。t1数据示例：查得数据展示：总结：掌握了数组的合并、展开、分组统计等基本操作，为多对多关系的数据分析提供了有力支持。
val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(Array(1, 2, 3, 4, 5, 6), 3)//2 执行shuffle 参数设置为 true val coalesceRdd: RDD[Int] = rdd.coalesce(2, true)二、repartition 函数签名 def repartition(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T]功能说明 repartition算子内部其实...
object WindowFunctionDemo{defmain(args:Array[String]):Unit={val spark=SparkSession.builder().appName("spark window function demo").master("local").getOrCreate()// 用于隐式转换,如Seq调用toDF,一些如max、min函数等。import spark.implicits._ ...
1. collect()以数组的形式返回数据集1）功能说明：在驱动程序中，以数组Array的形式返回数据集的所有元素。注意：所有的数据都会被拉取到Driver端，慎用。2）需求说明：创建一个RDD，并将RDD内容收集到Driver端打印 package com.example.action;import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;import org.apache.spark....
我们首先来看一下数组\列表array的索引方式: //c的数据类型为array,我们可以单纯使用点的方式把数组中的某个结构给提取出来//同样可以使用expr("c['a']")或col("c")("a")的方式获得相同的结果。scala> df.select("c.a").show(10,false)