itmeList是一个list集合,要是炸裂函数获取每个元素,元素的数据结构如下publicclassHiveEtlTableSchemaBeanextendsBasicBeanimplementsSerializable {/*** 编号*/privateString did ;/*** 数据号*/privatelongdno ;/*** 数据时间*/privatelongdtm ;/*** 大类*/privateintkind ;/*** 小类*/privatelongtyp ;/***...
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...
importorg.apache.spark.sql.functions.explodevalexplodedDF=df.select($"id",explode($"numbers").alias("number"))explodedDF.show() 1. 2. 3. 在上述代码中,我们使用select函数选择id列,并使用explode函数将numbers列拆分为多行。拆分后的元素将被命名为number。最后,我们使用show函数打印拆分后的DataFrame。
explode函数用于将一个包含数组或地图的列转化为多行数据。当我们处理嵌套数据时,这个函数特别有用,能够帮助我们扁平化数据结构。应用场景主要集中在需要对集合类型(如数组或者字典)进行操作时。 使用explode 函数的场景 假设我们有一个包含用户信息的 DataFrame,其中有一个列是用户的兴趣爱好(数组类型)。使用explode函数...
explode_outer(expr) -Separates the elements of arrayexprinto multiple rows, or the elements of mapexprinto multiple rows and columns. Examples:> SELECT explode_outer(array(10,20));1020expm1 expm1(expr) - Returns exp(expr) -1. Examples:> SELECT expm1(0);0.0factorial ...
函数名: * 包名: org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Multiply 解释: expr1 * expr2 - Returnsexpr1*expr2. 函数名: + 包名: org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Add 解释: expr1 + expr2 - Returnsexpr1+expr2. 函数名: - 包名: org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Subtract 解释...
9.explode会过滤空值的数据 10.udf Spark官方UDF使用文档:Spark SQL, Built-in Functions 11, !!!空值 表A需要筛出a中不等于aaa的数据(a字段有空值) 错误:select * from A where a != 'aaa' (空值数据也被过滤了) 正确:select * from A where (a != 'aaa' or a is null) ...
第二步：获取需要展开的列`data.trajectory`的schema（元数据信息），然后由SparkSQL内置函数from_json将列`data.trajectory`的字符内容转换成数组对象，最后通过SparkSQL内置函数explode将`data.trajectory`中的数组中每个元素展开成多行。基于spark解析复杂json流程设计图：3）Spark读取kafka复杂json消息解析核心代码 json...
在Spark中可以使用UDTF(User-Defined Table Function)。 UDTF是一种用户自定义的表函数,它可以将一行输入数据转换为多行输出数据。在Spark中,UDTF可以通过使用explode函数来实现。explode函数可以将一个包含数组或者嵌套数组的列展开成多行。 UDTF在Spark中的应用场景包括但不限于以下几个方面: 数据拆分:当需要将一行数...
为此,我们可以使用explode函数。 # 以Parquet格式读取源表 sales_table = spark.read.parquet("./data/sales_parquet") ''' CREATE TABLE sales_table_aggregated AS SELECT COLLECT_SET(num_pieces_sold) AS num_pieces_sold_set, seller_id FROM sales_table GROUP BY seller_id; SELECT EXPLODE(num_pieces...