1. 定义:Scala 语言中提供的数组是用来存储固定大小的同类型元素,数组中某个指定的元素是通过索引来访问的,数组的第一个元素索引为0,最后一个元素的索引为元素总数减1。 # 定义 val 数组名 : Array[元素类型] = new Array[元素类型](长度) val 数组名 : Array[元素类型] = Array(值1,值2…值n) # 赋...
Integer、Long、Float、Double是一致的,因为Spark是Scala实现的,而Scala运行于Java虚拟机之上,因此Spark SQL中的数据类型ByteType、ShortType、IntegerType、LongType、FloatType、DoubleType、DecimalType在运行过程中对应的数据实际上是由Java中的Byte、Short、Integer、Long、Float、Double表示的。
本节主要讨论集合数据类型:数组\列表array、字典map这两种数据类型的索引,首先我们还是先构造数据结构与DataFrame: scala>caseclassA(a:String, b:Int)definedclassAscala>caseclassB(c:List[A], d:Map[String,A], e:Map[Int,String], f:Map[A,String])definedclassBscala>defa_gen(i:Int) =A(s"str_$...
arsort($arr); 由大到小的顺序排序(第二个参数为按什么方式排序)保留键名的数组排序 uasort($arr,"function"); 使用用户自定义的比较函数对数组中的值进行排序(function中有两个参数,0表示相等,正数表示第一个大于第二个,负数表示第一个小于第二个)保留键名的数组排序 2、通过键名对数组排序 ksort($arr); 按...
先来看一下sparksql支持的数据类型 数字类型 TimestampType:代表包含字段年,月,日,时,分,秒的值 DateType:代表包含字段年,月,日的值 ByteType:代表一个字节的整数。范围是-128到127 ShortType:代表两个字节的整数。范围是-32768到32767 IntegerType:代表4个字节的整数。范围是-2147483648到2147483647 ...
在Spark SQL中,将字符串类型转换为数组类型可以使用内置函数split()来实现。split()函数接受两个参数:待拆分的字符串和拆分的分隔符。它会返回一个包含拆分后的字符串的数组。 示例代码如下: 代码语言:txt 复制 import org.apache.spark.sql.functions._ ...
Spark SQL和DataFrames支持以下数据类型: 数值类型 ByteType:表示1字节有符号整数。数字范围为-128到127。 ShortType:表示2字节有符号整数。数字范围为-32768到32767。 IntegerType:表示4字节有符号整数。数字范围为-2147483648到2147483647。 LongType:表示8字节有符号整数。数字范围为-9223372036854775808到9223372036854775807...
需要对Spark SQL的DataFrame的一列做groupBy聚合其他所有特征,处理方式是将其他所有特征使用function.array配合function.collect_list聚合为数组,代码如下 valjoinData=data.join(announCountData,Seq("ent_name"),"left_outer").groupBy($"ent_name").agg(collect_list(array("publish_date","target_amt","case_pos...
功能描述:用sql创建一个数组(原来生成一个数组这么简单,我之前经常用split('1,2,3',',')这种形式来生成数组,现在看来用array函数最方便快捷) 版本:1.1.0 是否支持全代码生成:支持 用法: --生成一维数组 select array(1, 3, 5) as arr;