其中包含原始列名和相应的值。在SparkSQL中，可以通过SQL语法和DataFrame API来实现unpivot操作。此操作通常...
本文来介绍 SparkSQL 中的一些常用操作符合语法。 2. 常用操作符 3. AS-新增列/更改字段名 示例: 新增type 列,值为测试。SQL 语句为:select `name` ,'测试' AS type from ab 新增biaoji 列,数学成绩大于 90 标记为 1,否则标记为 0。SQL 语句为:select `math` ,if(`math` >90,1,0) AS biaoji ...
在sparksql源码中第一次看到foldLeft语法时,理解了好长时间,才弄明白。 比如规则执行器RuleExecutor: 以上列了10种比较特殊的语法,还有一些,比如: 列表(List)、集合(Set)、映射(Map)、选项(Option)、元组(Tuple)这些集合的基础用法 类、对象、特质、继承等这些概念的理解 大家在学习scala时,重点关注一下就ok! 后...
//(if configured,sparkSQL caches metadata) sqlContext.sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS src (key INT, value STRING)"); sqlContext.sql("LOAD DATA LOCAL INPATH 'resources/kv1.txt' INTO TABLE src"); Row[] results = sqlContext.sql("FROM src SELECT key, value").collect(); 4、特殊用法 D...
2.3 基本SQL操作 2.4 DSL语法 2.5. RDD、DF、DS转换 三.常用函数 3.1 UDF函数 3.2 UDAF 四.数据读取和保存 4.1 基本读取和保存 4.2 MySQL 一.简介 Spark SQL是Spark用于结构化数据处理的Spark 模块,Spark SQL简化RDD的开发, 提高开发效率,提供了 2 个编程抽象(DataFrame和DataSet,下文具体讲) ...
API 层简单的说就是 Spark 会通过一些 API 接受SQL 语句 收到SQL 语句以后, 将其交给 Catalyst, Catalyst 负责解析 SQL, 生成执行计划 Catalyst 的输出应该是 RDD 的执行计划 最终交由集群运行 Step 1 : 解析SQL, 并且生成AST(抽象语法树) Step 2 : 在AST中加入元数据信息, 做这一步主要是为了一些优化, ...
[Spark SQL基础]-- 基本语法之 select [hints ...] 背景 今天偶然有机会看见了以前一位同学在 join 中使用了 mapjoin 小表广播的优化,由此激起了我对 select 语法中的 hints 部分的深入挖掘,并分享出来,供小伙伴们参考,不足之处,还望赐教! 注:本文基于 spark 2.4.5,最新版本的 spark 可能会有 api 变化...
在精读sparksql源码之前,我们需要有一定的scala语法知识,来保证能够看懂sparksql代码,并上手调试。 有同学不会scala,就会有一种恐惧心理,其实不用怕,因为我一开始也不会scala代码。我是边看sparksql源码,边学习语法,看到不懂的地方,就从网上搜索相关的语法,把相关语法弄懂了之后,再写个scala的测试类,实现一个案例执...
SparkSQL语法及API 一、SparkSql基础语法 1、通过方法来使用 1.查询 df.select("id","name").show(); 1>带条件的查询 df.select($"id",$"name").where($"name" === "bbb").show() 2>排序查询 orderBy...
1.2 ●Spark SQL 的特点 1.易整合 可以使用java、scala、python、R等语言的API操作。 2.统一的数据访问 连接到任何数据源的方式相同。 3.兼容Hive 支持hiveHQL的语法。 兼容hive(元数据库、SQL语法、UDF、序列化、反序列化机制) 4.标准的数据连接