Spark中有两种Shuffle类型,HashShuffle和SortShuffle,Spark1.2之前是HashShuffle默认的分区器是HashPartitioner,在2.0以后 弃用 Spark1.2引入SortShuffle默认的分区器是RangePartitioner。 SortShuffleManager与HashShuffleManager两点不同: 1、SortShuffleManager会对每个reduce task要处理的数据,进行排序(默认的)。 2、SortShuffle...
具体请参考:Spark SQL文本字符串处理函数及应用。 合并多个长字符串,并且移除字符串中重复的内容。例如,要实现以下效果,可以参考以下组合函数。 array_join(array_union(split([地区1],','),split([地区2],',')),',') --或者-- concat_ws(',',array_distinct(split(concat_ws(',',[地区1],[地区2]...
valresult4=spark.sql("SELECT id, array_contains(data, 2) as contains_2 FROM temp_view")result4.show() 1. 2. 5. 对Array进行排序 使用sort_array函数可以对Array进行排序。以下是示例代码: valresult5=spark.sql("SELECT id, sort_array(data) as sorted_data FROM temp_view")result5.show() 1...
上节说到SparkSQL中将Sort分为两部分:第一部分是基于boundary的range repartition,通过采样确定每个partition的上下界,然后将数据按照上下界重新分区;第二部分呢,就是在分区内将数据进行排序。完成这两步之后,整张表中的数据就变成有序的了。 分区内的排序是借助UnsafeExternalRowSorter来完成的,而它其中又嵌套了一个...
Error in SQL statement: AnalysisException: [DATATYPE_MISMATCH.ARRAY_FUNCTION_DIFF_TYPES] Cannot resolve "array_append(courses, courses)" due to data type mismatch: 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.na...
EN首先排序：row_number() over (partition by category order by cast(duration as int) desc) ...
File(partition.values,file.getPath.toUri.toString,offset,size,hosts)}}else{/**判断文件是否支持分割,如果不能分割,一个文件一个partition*/val hosts=getBlockHosts(blockLocations,0,file.getLen)Seq(PartitionedFile(partition.values,file.getPath.toUri.toString,0,file.getLen,hosts))}}}.toArray.sort...
Spark.Sql 程序集: Microsoft.Spark.dll 包: Microsoft.Spark v1.0.0 按升序对输入数组进行排序。 输入数组的元素必须是可排序的。 将在返回的数组末尾放置 Null 元素。 C# 复制 [Microsoft.Spark.Since("2.4.0")] public static Microsoft.Spark.Sql.Column ArraySort(Microsoft.Spark.Sql.Column column)...
val sqlContext = new SQLContext(sc) //构建SQL上下文 //要使用Spark SQL的内置函数,就一定要导入SQLContext下的隐式转换 import sqlContext.implicits._ 第三步:模拟数据,最后生成RDD val userData = Array( "2016-3-27,001,http://spark.apache.org/,1000", "2016-3...
2.使用struct和sort_array(array,asc?)的方式来进行,效率高些: val df3=spark.sql("select type, concat_ws('&',sort_array(collect_list(struct(id,name)),false).name) as c from test group by type ") df3.show(false) 3.udf的方式