函数concat_ws 相当于string的join方法,拼接字符串。 注意collect_list、collect_set是聚合函数,如果无聚合操作默认会合并所有列: dt1.registerTempTable("test");dt1.show();Dataset<Row>dff=sc.sql("select collect_set(temp) as tag_option_info from (select user_pin,concat(key1,'\\u0001',key2) as...
val df3= spark.sql("select gender,concat_ws(',',collect_set(children)),concat_ws(',',collect_list(children)) from Affairs group by gender") df3: org.apache.spark.sql.DataFrame = [gender: string, concat_ws(,, collect_set(children)): string ... 1 more field] df3.show // collect...
SPARK-10605引入了原生collect_list和collect_set实现。不再需要支持配置单元或HiveContext的SparkSession。
collect_set:把一个分组中的列合成为集合,数据去重,格式是['a','b'] 用于连接文本数组的函数,通过sep把数组中的item分割开,连接成一个字符串: concat_ws(sep, [str | array(str)]+) 1. 举个例子,把每个用户的game,通过逗号连接起来: select uid ,concat_ws(",",collect_list(game)) as game_list ...
sparksql collect_list 排序 sparksql groupby,分布式计算平台Spark:SQL(一)一、回顾Spark中RDD的常用函数分区操作函数:mapPartitions、foreachPartition功能:与map和foreach基本功能一致,这两个函数是对分区进行操作的应用:对RDD数据处理时,需要构建资源时重分区
collect_set("salary")).show(); df.selectExpr("collect_list(salary)", "collect_set(salary)").show(); 2. 分组 上述我们讲述了常用的聚合操作函数,但是在实际数据分析过程中往往是需要针对数据进行分组后在进行各类 聚合函数的计算,所以本章节将介绍各类分组的方式。 常规分组 在使用分组中我们不是将...
scala>empDF.agg(collect_set("job"),collect_list("ename")).show()输出:+---+---+|collect_set(job)|collect_list(ename)|+---+---+|[MANAGER,SALESMA...|[SMITH,ALLEN,WA...|+---+---+ 二、分组聚合 2.1 简单分组 empDF.groupBy("deptno","job").count().show()//等价 SQLspark.sq...
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....
Spark SQL里concat_ws和collect_set的作用 concat_ws: 用指定的字符连接字符串 例如: 连接字符串: concat_ws("_", field1, field2),输出结果将会是:“field1_field2”。 数组元素连接: concat_ws("_", [a,b,c]),输出结果将会是:"a_b_c"。
collect_set执行结果的顺序取决于记录被扫描的顺序,Spark SQL执行过程中是多个任务并发执行的,因此记录被读取的顺序是无法保证的. 2.1.2collect_list 假设数据表如下: 执行如下SQL: 执行结果: 差异说明: collect_list执行结果的顺序取决于记录被扫描的顺序,Spark SQL执行过程中是多个任务并发执行的,因此记录被读取的顺...