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Hive支持的复杂数据类型包括 Map、Array、Struct,同时Hive支持Spark写入数据。 利用Spark DataFrame 接口写入时(区别于用SparkSQL的SQL text方式)需要先将RDD[T] 转成 DataFrame; 如果T 是简单数据类型、简单数据类型构成的类、单层复杂数据类型,比如Int、case class Foo(id: Int, val: String)、Map<String, Int>...
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Cannot have map type columns in DataFrame which calls set operations(intersect, except, etc.), but the type of column map is map<string,string>; 1. 场景模拟 1)通过函数str_to_map/map生成map类型的字段,然后进行union操作 select 1 id, str_to_map("k1...
map<string,string>,存储为json格式:**extea2['字段名'] 7|3替换函数regexp_replace(string,'要被替代的','替代的') regexp_replace(substr(create_time,1,10),'-','') regexp_replace(to_date(create_time),'-','') 7|4替换NULL值函数
b_gen: (i:Int)Bscala>valdata = (1to10).map(b_gen) scala>valdf = spark.createDataFrame(data) df: org.apache.spark.sql.DataFrame= [c: array<struct<a:string,b:int>>, d: map<string,struct<a:string,b:int>> ...2more fields] ...
SparkSQL简介及入门 一、概述 Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame(数据框)的编程抽象,DF的底层仍然是RDD,并且可以充当分布式SQL查询引擎。 1、SparkSQL的由来 SparkSQL的前身是Shark。在Hadoop发展过程中,为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的...
普通的map算子对RDD中的每一个元素进行操作，而mapPartitions算子对RDD中每一个分区进行操作。如果是普通...
// 使用map方法将每行字符串按逗号分割为数组,得到一个RDD[Array[String]] .map(_.split(",")) // 再次使用map方法,将数组转换为Row对象,Row对象的参数类型需要和schema中定义的一致 // 这里假设schema中的第一个字段为String类型,第二个字段为Int类型 ...
创建EMR Spark SQL节点 EMR(E-MapReduce) Spark SQL节点,实现分布式SQL查询引擎处理结构化数据,提高作业的执行效率。 前提条件 已注册EMR集群至DataWorks。操作详情请参见注册EMR集群至DataWorks。 已拥有开发权限。(可选,RAM账号需要)进行任务开发的RAM账号已被添加至对应工作空间中,并具有开发或空间管理员(权限较大...