metric Map<String, Struct<id: String, val: Int>> ) 在Spark中对应定义如下类 case class Metric ( id: String = "", val: Int = -1) case class Detail( id: Int = -1, metric: immutable.Map[String, Metric] = immutable.Map[String, Metric] () ) 那么,如何将Detail数据写入Hive表中呢?
def main(args: Array[String]): Unit = { val list = List("spark","hadoop","hbase") list.map(f2:String=>(String,Int)).foreach(println) } def f(x:String) : (String,Int) = { (x,1) } } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 匿名函数的写法 list.map((x:String) => (x,1...
map(func)函数会对每一条输入进行指定的func操作,然后为每一条输入返回一个对象;而flatMap(func)也会对每一条输入进行执行的func操作,然后每一条输入返回一个相对,但是最后会将所有的对象再合成为一个对象;从返回的结果的数量上来讲,map返回的数据对象的个数和原来的输入数据是相同的,而flatMap返回的个数则是...
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
CodegenContext中使用references来记录要生成的对象。references 也是一个数组,用来保存生成代码中的对象(objects),可以通过 addReferenceObj 方法添加。 CodegenContext中使用addedFunctions来记录要生成的函数。addedFunctions类型为 Map[String, String],提供了函数名和函数代码的映射关系。 在代码生成的过程中,可以通过addNew...
val map: Map[String, String] =Map[String, String]( elems="url"->"jdbc:mysql://192.168.126.111:3306/spark","driver"->"com.mysql.jdbc.Driver","user"->"root","password"->"123","dbtable"->"score") val score: DataFrame= spark.read.format("jdbc").options(map).load ...
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...
下面就带大家一起来认识 Spark SQL 的使用方式,并通过十步操作实战,轻松拿下 Spark SQL 的使用。 1 DataSet 及 DataFrame 的创建 在《20张图详解 Spark SQL 运行原理及数据抽象》的第 4 节“Spark SQL 数据抽象”中,我们认识了 Spark SQL 中的两种数据抽象:DataSet 及 DataFrame。
(id,StringType)(name,StringType)(age,StringType) 说明默认都是StringType类型 把数值型的列转为IntegerType import spark.implicits._spark.read.textFile("./data/user").map(_.split(",")).map(x => (x(0), x(1), x(2))).toDF("id", "name", "age").select($"id".cast("int"), ...