如果说array一维数组和List比较类似,那Series就和Dictionary相像,每个索引值对应一个值。Series就是array一维数组的升级版,具有许多它不具有的功能: #获取描述统计信息 stocks.describe() #运用iloc属性根据位置获取值 stocks.iloc[1] #运用loc属性根据索引值获取值 stocks.loc['腾讯'] #根据索引值进行向量的加减乘除...
explode_outer 数组展开 没有看出来和explode的区别 注释写的是不同,但是实际相同 select explode_outer(array(1,2,null));1,2,NULL 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...
在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口,创建DataFrame有三种方式:通过Spark的数据源进行创建;从一个存在的RDD进行转换;还可以从Hive Table进行查询返回。 2.2 SQL风格语法 SQL语法风格是指我们查询数据的时候使用SQL语句来查询,这种风格的查询必须要有临时视图或者全局视图来辅助 1)创建一个DataFrame ...
map 可以将数据集中每条数据转为另一种形式 通过flatMap可以将一条数据转为一个数组,然后再展开这个数组放入DataSet mapPartitions和map一样,但是map处理的是每条数据,mapPartitions的处理单位是每个分区 iter是一个分区数据集合,map是将分区中的每一个元素...
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SQLContext} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object SparkSQLTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf() conf.setAppName("SparkSQL") conf.setMaster("local") ...
在Spark SQL 中,LATERAL VIEW 通常与 explode 函数结合使用,将数组或 map 类型的数据展开成多行。 使用场景 LATERAL VIEW 在以下场景中非常有用: 数据解构:将嵌套结构(如数组、JSON)展开为扁平结构,便于进一步的分析。 复杂数据处理:在处理日志数据、点击流数据等包含嵌套信息的数据时,使用 LATERAL VIEW 进行预处理...
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...
再进而计算某些业务的贡献,就可能需要用到数组。 还是不怎么看文档,因为文档的例子不够直观。 在community.cloud.databricks.com 上创建表的方法,可以参考文档,docs.databricks.com/sql 创表 CREATE TABLE student (name STRING, courses STRING) 插入数据 INSERT INTO student (name, courses) VALUES ('Alice', ...
数组(Array)是有序的元素序列,组成数组的各个变量称为数组的元素。数组是在程序设计中,为了处理方便把具有相同类型的若干元素按有序的形式组织起来的一种形式。按数组元素的类型不同,数组又可分为数值数组、字符数组等各种类别。数组在各个编程语言里处理方式不同,本文仅列出数组在Spark SQL里的函数以及应用案例。