importorg.apache.spark.sql.functions.concat_wsvalresult=concat_ws(",",arrayValues) 1. 2. 3. 这段代码使用concat_ws函数将数组arrayValues转换为用逗号分隔的字符串result。你可以根据需要更改分隔符。 完整代码示例 下面是将collect_set结果转换为字符串的完整代码示例: importorg.apache.spark.sql.functions....
//1.创建StreamingContext //spark.master should be set as local[n], n > 1 val conf = new SparkConf().setAppName("wc").setMaster("local[*]") val sc = new SparkContext(conf) sc.setLogLevel("WARN") val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(5))//5表示5秒中对数据进行切分形成一...
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...
group_concat 可以在mysql中 group_concat(distinct pap_src order by data_date) hive中group_concat 函数只能分组后连接起来,不能order by data_date排序 spark中用concat_ws( ',' , sort_array(collect_set(nvl(pap_flag,'false'))) 实现分组字段...
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...
reduceByKey相较于普通的shuffle操作一个显著的特点就是会进行map端的本地聚合，map端会先对本地的数据进行combine操作，然后将数据写入给下个stage的每个task创建的文件中，也就是在map端，对每一个key对应的value，执行reduceByKey算子函数。reduceByKey算子的执行过程如下图所示：reduceByKey 算子执行过程 使用...
生成:collect_set(struct(a.lesson_id,b.lesson_title,b.lesson_type_id)) 查询:where array_contains(字段,17(目标值)) 13.修改表名 ALTER TABLE 原表 RENAME TO 目标表 14.first_value(),last_value 15.获取周几 date_format(字段(时间戳格式),'u') ...
这里的collect_set(a)会执行几遍? 结论是 执行一遍。 这样类似的还有:count(xxx),count(distinct xxx) 等等,聚合函数在重复用时,不用担心,sparksql会给优化。所以,我们在写代码时就不用考虑再在外面写一层,从而避免多写一层,造成数据多流转一次的浪费。
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。
“group by”允许指定一个或多个key以及一个或多个聚合函数来转换值列。 “window”使您能够指定一个或多个key以及一个或多个聚合函数来转换值列。然而,函数的行输入与当前行有某种关联。 一个“grouping set”,您可以使用它在多个不同级别聚合。grouping set可以在SQL中作为原语使用,也可以通过DataFrame中的rollu...