frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportcol,size# 创建Spark会话spark=SparkSession.builder \.appName("Array Length Example")\.getOrCreate()# 创建示例数据data=[(1,["apple","banana","cherry"]),(2,["dog","cat"]),(3,[]),(4,["elephant"]),]# 创建DataFramedf=spark....
1、TRUNC 函数用于对值进行截断,通常用于截断数字和日期 2、格式:TRUNC(suorce, length),source 表示被截断的数字,length 表示保留小数位数,或者是日期的格式项 yyyy,mm,dd hh,hh24,mi,ss 。 3、trunc 截断小数时不会四舍五入。 4、length 为空时,默认截断所有小数位,为负数时表示截取整数,截断的整数用0替...
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(数组索引从1开始,如果开始为负,则从结尾开始)获取指定长度length的数组x的子集;如果取长度length超出数...
--returnthe concatenationofstr1、str2、...,strN--SparkSQL selectconcat('Spark','SQL'); 2. concat_ws 在拼接的字符串中间添加某种分隔符:concat_ws(sep, [str | array(str)]+)。 参数1:分隔符,如 - ;参数2:要拼接的字符串(可多个) 代码语言:javascript 复制 --returnthe concatenationofthe stri...
substring(str FROM pos[ FOR len]]) - Returns the substring of str that starts at pos and is of length len, or the slice of byte array that starts at pos and is of length len. substring(str, pos[, len])-返回从pos开始且长度为Len的str子字符串,或从pos开始且长度为len的字节数组切片。
先给出一个结论:spark sql支持array、struct类型的比较,但不支持map类型的比较(Hive也是如此)。 那是怎么比较的呢? 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 ...
df: org.apache.spark.sql.DataFrame= [c: array<struct>, d: map<string,struct> ...2more fields] scala> df.show +---+---+---+---+ | c| d| e| f| +---+---+---+---+ |
Examples:> SELECT initcap('sPark sql');Spark Sql 7.length返回字符串的长度 Examples:> SELECT length('Spark SQL ');10 8.levenshtein编辑距离(将一个字符串变为另一个字符串的距离) levenshtein(str1, str2) - Returns the Levenshtein distance between the two given strings. ...
Array(String, String[]) 创建新的数组列。 输入列必须具有相同的数据类型。 Array(Column[]) 创建新的数组列。 输入列必须具有相同的数据类型。 Array(String, String[]) 创建新的数组列。 输入列必须具有相同的数据类型。 C# publicstaticMicrosoft.Spark.Sql.ColumnArray(stringcolumnName,paramsstring[] column...
import org.apache.spark.sql.SparkSession import scala.math.random object SparkPi { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder .appName("Spark Pi") .master("local[4]") .getOrCreate() val slices = if (args.length > 0) args(0).toInt else 2 val n ...