.select(explode(newColumn("itmeList")))//.where("col.val!=null and col.did!=null and col.dno!=null and col.dtm !=null and col.kind !=null and col.typ!=null").select("col.did", "col.dno", "col.dtm", "col.kind", "col.typ", "col.val") .toDF("did", "dno", "dtm",...
spark sql中有一个函数叫作explode，类似于mysql中的unnest，这个函数用于将一行数据展开成多行 例如你有一张表，想要进行行列转换，可以使用下面的查询语句 select explode(array(col1,col2,col3,col4)) , col5, col6 from tb1 或者这样的查询语句 select explode(array(struct('col1',col1),struct('col2...
5. 再次使用explode处理结果 为实现“算两遍”,我们要再对之前的结果进行一次explode处理。通常,第一次explode处理的结果可能再包含数组或结构数据,为了简单起见,此例中我们同样再对item进行一次爆炸。 # 再次使用 explodefinal_result=spark.sql("SELECT id, explode(array(item)) as item_from_explode FROM explo...
frompyspark.sql.functionsimportexplode# 使用explode函数展开数组exploded_df=df.select(df.id,explode(df.values).alias("value"))exploded_df.show() 1. 2. 3. 4. 5. 解释: explode函数会将数组中的每个元素拆分成单独的行。 select方法用于选择需要的列,alias用于为新列指定名称。 4. 显示结果 处理完数...
▶ explode：Spark SQL内置的函数，可以从规定的Array或者Map中使用每一个元素创建一列，主要用于数组数据的展开，参数为column名，用$"column_name"表示。02、Kafka复杂嵌套json解析 1）什么是复杂json?json是一种轻量级的数据交换标准，具体以逗号分隔的key:value键值对的串形式，主要表现形式包括两种：{对象},[...
val explodedDF=df.select($"dc_id",explode($"source"))explodedDF.printSchema 可以看看操作之后的schema信息 获取内部的 数据 代码语言:js AI代码解释 caseclassDeviceAlert(dcId:String,deviceType:String,ip:String,deviceId:Long,temp:Long,c02_level:Long,lat:Double,lon:Double)val notifydevicesDS=exploded...
(这个背后的逻辑是,explode操作会将单个行扩展成多个行,基于行内的数组或者嵌套数据结构。如果在explode之前分区太大,操作之后每个分区的数据量可能会变得过于庞大,这会对执行任务的executor造成负担,可能导致内存不足或处理速度减慢。通过降低输入分区的大小,即使在执行explode操作后,每个任务处理的数据量也能够保持在...
explode(vals) AS val FROM input_tbl) x GROUP BY id 这种方式容易出错,同时效率也比较低,这主要体现在三个方面。首先我们很难去确保最后重组的数组所用的行数据确定来自原始的数组,需要通过对unique key分组来保证。其次,我们需要用到group by,这就意味之需要一次shuffle操作,但是shuffle操作并不保证重组后的数组...
lateral view用于和split, explode等UDTF一起使用,它能够将一行数据拆成多行数据,在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。 一个from语句后可以跟多个lateral view语句,后面的lateral view语句能够引用它前面的所有表和列名。 explode 是什么 将一行数据转换成多行数据,可以用于array和map类型的数据。就是将hive一行中...
explode函数:该函数可以将数组类型的列拆分成多行。语法如下:explode(e: Column): Column示例:import org.apache.spark.sql.functions._ val df = spark.createDataFrame(Seq((Array("John", "Doe")), (Array("Jane", "Smith"))) 代码语言:txt 复制...