功能描述:返回array1和array2并集中的元素数组,去重 版本:2.4.0 是否支持全代码生成:支持 用法: selectarray_union(array(1,2,2,3),array(1,3,5,null))asunion_arr;+---+|union_arr|+---+|[1,2,3,5,null]|+---+ slice 对应的类:Slice 功能描述:slice(x, start, length) --从索引开始(数组...
array_map("function",$arr1,$arr2); 可以处理多个数组(当使用两个或更多数组时,他们的长度应该相同) array_filter($arr,"function"); 使用回调函数过滤数组中的每个元素,如果回调函数为TRUE,数组的当前元素会被包含在返回的结果数组中,数组的键名保留不变 array_reduce($arr,"function","*"); 转化为单值函...
map_filter map过滤 SELECT map_filter(map(1, 'a', 2, 'b'),(k,y)->(k>=1));{1:"a",2:"b"} map_from_arrays map转数组方式 SELECT map_from_arrays(array(1.0, 3.0), array('2', '4'));{1.0:"2",3.0:"4"} map_from_entries array转map SELECT map_from_entries(array((1, '...
错误在SQL语句:分析异常: [DATATYPE_MISMATCH.ARRAY_FUNCTION_DIFF_TYPESJ由于数据类型不匹配,无法解析array_append(课程、课程) select t1.name,array_append(t1.courses,t2.courses) as courses from student_copy as t1 left join ( SELECT name, courses FROM temp) as t2 on t1.name = t2.name name...
.filter($"age">25) .show() SQL 是一种结构化查询语言,它用于管理关系数据库系统。在 Spark 中,可以使用 SQL 对 DataFrame 进行查询。例如,下面是一个使用 SQL 进行查询的例子: importorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark=SparkSession.builder.appName("DSL and SQL").getOrCreate()importspark.impli...
import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder() .appName("Array Example") .getOrCreate() import spark.implicits._ val data = Seq( (1, Array(1, 2, 3)), (2, Array(4, 5, 6)), (3, Array(7, 8, 9)) ...
理解传统关系型数据库中的基本 SQL 运行原理,有助于对 Spark SQL 运行原理更好地进行理解。 基本SQL 运行流程 传统关系型数据库中,最基本的 SQL 查询语句由 Projection (a1, a2, a3) 、DataSource (table A) 和 Filter (condition) 三部分组成。 分别对应了 SQL 查询过程中的 Result、DataSource 和 Operatio...
这个例子里面用的是map操作来避免join,我实际使用中发现map写完执行后报Encoders 相关的错误,我使用了filter进行替换。 val topTenClickBroadCastArray= topTenClickBroadCast.value.map(row=> row.getString(0)).collect() val topTenClickSession = sparkSession.table("user_visit_action").filter( row => top...
// 定义判定函数fdeff(s:String):Boolean={val words:Array[String]=s.split("-")val b1:Boolean=list.contains(words(0))val b2:Boolean=list.contains(words(1))return!b1&&!b2// 返回不在特殊字符列表中的词汇对}// 使用filter(f)对RDD进行过滤val cleanedPairRDD:RDD[String]=wordPairRDD.filter(f...
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, SparkSession}object SparkSQLWordCount {def main(args: Array[String]): Unit = {// TODO: 1、构建SparkSession实例对象,通过建造者模式创建val spark: SparkSession = SparkSession.builder().appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$")).master...