1. 获取Array的长度 我们可以使用size函数获取Array的长度。以下是示例代码: valresult1=spark.sql("SELECT id, size(data) as data_size FROM temp_view")result1.show() 1. 2. 2. 获取Array中的最大值 使用array_max函数可以获取Array中的最大值。以下是示例代码: valresult2=spark.sql("SELECT id, a...
3, 5]| +---+ --生成二维数组 select array(array(1, 2, 3), array(1, 3, 5)) as arr; +---+ |arr | +---+ |[[1, 2, 3], [1, 3, 5]]| +---+ array_contains 对应的类:ArrayContains 功能描述:判断数组是不是包含某个元素,如果包含返回true(这个比较...
@transientprivate[sql]lazy val interpretedOrdering:Ordering[ArrayData]=newOrdering[ArrayData]{private[this]val elementOrdering:Ordering[Any]=elementType match{casedt:AtomicType=>dt.ordering.asInstanceOf[Ordering[Any]]casea:ArrayType=>a.interpretedOrdering.asInstanceOf[Ordering[Any]]cases:StructType=>s....
使用堆外内存缓存 import com.atguigu.sparksqltuning.MemoryTuning.CoursePayimport org.apache.spark.SparkConfimport org.apache.spark.sql.SparkSessionimport org.apache.spark.storage.StorageLevelobject OFFHeapCache { def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkConf = new SparkConf().setApp...
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)) ...
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 ...
总结一下sparksql(基于branch3.3) 中 array操作相关的骚气用法,这恐怕是总结的最全的一篇了,哈哈~~ 从源码里看到,array相关函数主要分为四类: array_funcs(一般的array函数,比如取最大、最小、包含、切片等) collection_funcs(集合类的操作,比如数组求size、反转、拼接等) ...
spark.sql(“selectappopen[0]fromappopentable“) struct组合map array 结构 1.hive建表语句 droptableappopendetail;createtableifnotexistsappopendetail ( username String, appname String, opencountINT)rowformat delimited fields terminatedby'|'location'/hive/table/appopendetail';createtableifnotexistsappop...
SparkSQL能够自动将包含有样例类的RDD转换成DataSet,样例类定义了table的结构,样例类属性通过反射变成了表的列名。样例类可以包含诸如Seq或者Array等复杂的结构。 1)创建一个RDD scala> val peopleRDD = sc.textFile("/opt/module/spark-local/people.txt") peopleRDD: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ...