因为组合存在各种层级,我们可以通过 grouping_id 函数进行输出,使用方式如下。 df.cube("name", "category") .agg(functions.expr("grouping_id()"), functions.sum("salary"), functions.avg("count")) .orderBy(functions.expr("grouping_id()").desc()) .selectExpr("name", "category", "`sum(sala...
hive on Spark是由Cloudera发起,由Intel、MapR等公司共同参与的开源项目,其目的是把Spark作为Hive的一个计算引擎,将Hive的查询作为Spark的任务提交到Spark集群上进行计算。通过该项目,可以提高Hive查询的性能,同时为已经部署了Hive或者Spark的用户提供了更加灵活的选择,从而进一步提高Hive和Spark的普及率。 Hive On Spark...
SELECT month,NULL,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,1 AS GROUPING__ID FROM lxw1234 GROUP BY month UNION ALL SELECT NULL,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,2 AS GROUPING__ID FROM lxw1234 GROUP BY day UNION ALL SELECT month,day,COUNT(DISTINCT cookieid) AS uv,3 AS GROUPING__ID FROM lxw1...
1、Spark运行时用到的hash函数,与Hive的哈希算法不同,如果使用hash(),结果和Hive的hash()会有差异 2、Hive和SparkSQL使用grouping sets生成的GROUPING_ID不一致 3、regexp_extract未匹配上的话,在HIVE里返回是null,但在Spark里返回是空字符 示例: regexp_extract(‘00000000’, '^(0{1,})?([0-9a-zA-Z]...
函数名: grouping 包名: org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Grouping 解释: N/A. 函数名: grouping_id 包名: org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GroupingID 解释: N/A. 函数名: hash 包名: org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Murmur3Hash 解释: hash(expr1, expr2, ...) - Retur...
27.grouping_id 标记出属于哪一类维度组合,相同的组合方式grouping_id的结果一样 28.rollup 以左侧维度为主聚合维度进行层级聚合,所有维度都为NULL时代表全部数据,rollup是cube的子集;可以快速实现由左及右的下钻分析。 29.lag 向上取数;lag(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往上第n行值 ...
grouping_id返回分组级别 instr返回从1开始的字符出现索引 json_tuple从JSON输入返回元组 lag,lead返回偏移之前的值 last,last_value返回最后一个值 left返回前n个字符 length返回字符串的长度 levenshtein返回字符串之间的列文氏距离 locate,position返回子字符串第一次出现的位置 ...
GroupingId(Column[]) 傳回群組中相異專案的數目。 C# publicstaticMicrosoft.Spark.Sql.ColumnGroupingId(paramsMicrosoft.Spark.Sql.Column[] columns); 參數 columns Column[] 要套用的資料行 傳回 Column Column 物件 備註 資料行清單應該完全符合分組資料行,或空白 (表示所有群組資料行) 。
Grouping Metadata 有时,在使用多维数据集和滚动时,您希望能够查询聚合级别,以便能够轻松地相应地过滤它们。我们可以使用grouping_id来实现这一点,它会给我们一个列,指定我们的结果集中的聚合级别。表7–1 group id的用途
first 第一个值 select first(id) from data;1 grouping_id 分组的ID select grouping_id(),id,user_id,count(1) from data group by cube(id,user_id); 类似hive的grouping__id last 最后一个值 select last(id) from data;5 max_by 按照第二个参数的最大值,取对应第一个参数值 SELECT max_by(...