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...
select arrays_overlap(array(1, 2, 3), array(3, 4, 5)) as is_overlap; +---+ |is_overlap| +---+ |true | +---+ --两个数组其中有一个存在null元素,且有重叠元素,返回true select arrays_overlap(array(1, 2, 3), array(null, 2, 6)) as is_overlap; +---+ |is_overlap|...
- `array_except`:返回第一个数组中与第二个数组不同的元素 - `array_intersect`:返回两个数组的交集 - `array_union`:返回两个数组的并集 - `array_join`:将数组中的元素连接成字符串 下面是一个使用`array_contains`函数的示例: ```markdown ```scala import org.apache.spark.sql.functions._ val co...
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, '...
.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...
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。
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。
path: String)(@transient val sqlContext: SQLContext)extends BaseRelation with PrunedFilteredScan with InsertableRelation {private val df = sqlContext.read.parquet(path)override def schema: StructType = df.schemaoverride def buildScan(requiredColumns: Array[String], filters: Array[Filter]): RDD[Row...
Spark SQL数组处理函数及应用 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 ...
toDF df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int] scala> val rdd = df.rdd rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row] = MapPartitionsRDD[46] at rdd at <console>:25 scala> val array = rdd.collect array: Array[org.apache.spark.sql.Row] = Array([...