- `array_contains`:判断数组是否包含某个元素 - `array_distinct`:去重数组中的元素 - `array_except`:返回第一个数组中与第二个数组不同的元素 - `array_intersect`:返回两个数组的交集 - `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`...
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"...
array_join(array_union(split([地区1],','),split([地区2],',')),',') --或者-- concat_ws(',',array_distinct(split(concat_ws(',',[地区1],[地区2]),','))) 数据集字段格式为单层或者多层嵌套json数组, 需要提取json内容。相关案例:如何使用ETL解析json。 注意:在数据量大的情况下,尽量避免...
select arrays_overlap(array(1, 2, 3), array(3, 4, 5)) as is_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true select arrays_overlap(array(1, 2, 3), array(null, 2, 6)) as is_overlap; +---+ |is_overlap|...
conf.registerKryoClasses(Array(classOf[MyClass1], classOf[MyClass2])) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 1.9 原则九:优化数据结构 对象,字符串,集合都比较占用内存 字符串代替对象 数组代替集合 使用原始类型(比如Int、Long)替代字符串 使用起来太难,不实用 ...
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"...
我们从源码中可以看到,distinct去重主要实现逻辑是 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 map(x=>(x,null)).reduceByKey((x,y)=>x,numPartitions).map(_._1) 这个过程是,先通过map映射每个元素和null,然后通过key(此时是元素)统计{reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进...
aggregate 数组、函数的初始值、函数表达式 SELECT aggregate(array(1, 2, 3), 0, (x,y)->x+y);6 array_distinct 数组内去重 select array_distinct(collect_list(id)) from data;[1,2,3,4,5] array_except 数组内去除 select array_except(col,col) from (select collect_list(id) col from data...
因此在我们的开发过程中,能避免则尽可能避免使用reduceByKey、join、distinct、repartition等会进行shuffle的算子,尽量使用map类的非shuffle算子。这样的话,没有shuffle操作或者仅有较少shuffle操作的Spark作业,可以大大减少性能开销。 Broadcast与map进行join代码示例 ...
数据倾斜只会发生在shuffle过程中。这里给大家罗列一些常用的并且可能会触发shuffle操作的算子:distinct、groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey、join、cogroup、repartition等。出现数据倾斜时,可能就是你的代码中使用了这些算子中的某一个所导致的。 某个task执行特别慢的情况 ...