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, 可以看到case DateType => buildCast[Int](_, d => null)居然直接是个 null, 看提交记录其实这边有过反复, 然后为了和 hive 统一, 所以返...
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 http://spark.apache.org/sql/ 为什么要学习Spark SQL?我们已经学习了Hive,它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行...
创建dataframe 代码语言:javascript 复制 importorg.apache.spark.sql.types._ val schema=StructType(List(StructField("integer_column",IntegerType,nullable=true),StructField("string_column",StringType,nullable=true),StructField("date_column",DateType,nullable=true)))val rdd=spark.sparkContext.parallelize(...
方法描述:as[Type]算子的主要作用是将弱类型的Dataset转为强类型的Dataset, 它有很多适用场景, 但是最常见的还是在读取数据的时候, 因为DataFrameReader体系大部分情况下是将读出来的数据转换为DataFrame的形式, 如果后续需要使用Dataset的强类型API, 则需要将DataFrame转为Dataset. 可以使用as[Type]算子完成这种操作 @T...
df1: org.apache.spark.sql.DataFrame=[name: string, age: string, phone: bigint] scala>df1.printSchema root|-- name: string (nullable =true)|-- age: string (nullable =true)|-- phone:long(nullable =true) __EOF__
为v2 源创建写入配置生成器。 C# 复制 [Microsoft.Spark.Since("3.0.0")] public Microsoft.Spark.Sql.DataFrameWriterV2 WriteTo (string table); 参数 table String 要写入的表的名称 返回 DataFrameWriterV2 DataFrameWriterV2 对象 属性 SinceAttribute 适用于 产品版本 Microsoft.Spark latest ...
itertuples(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为元祖，可以通过row[name]对元素进行访问，比iterrows...
DataFrame与DataSet相互转换 DataFrame其实是DataSet的特例，所以它们之间是可以互相转换的。scala> case class User(name:String, age:Int)defined class User scala> val df = sc.makeRDD(List(("zhangsan",30),("lisi",49))).toDF("name","age")df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, ...
"Col2")df:org.apache.spark.sql.DataFrame=[Col1:string,Col2:string]scala>df.show()+---+--...
root |-- firstName: string (nullable = true) |-- age: string (nullable = true) |-- jobStartDate: date (nullable = true) |-- isGraduated: boolean (nullable = true) |-- gender: string (nullable = true) |-- salary: double (nullable = true) +---+---+---+---+---+---+...