- `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 containsTwo = df.select($"id", $"numbers", array
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]...
Spark.Sql 組件: Microsoft.Spark.dll 套件: Microsoft.Spark v1.0.0 傳回指定兩個數組之等位中元素的陣列,不含重複專案。 C# 複製 [Microsoft.Spark.Since("2.4.0")] public static Microsoft.Spark.Sql.Column ArrayUnion(Microsoft.Spark.Sql.Column col1, Microsoft.Spark.Sql.Column col2); 參數 col...
array_union union操作元素去重 SELECT array_union(array(1, 2, 3), array(1, 3, 5));[1,2,3,5] arrays_overlap inner join && count(1) ,只包含null返回null SELECT arrays_overlap(array(1,2), array(1));true arrays_zip 带数组下标的zip SELECT arrays_zip(array(4), array(7,8));[{"...
array_intersect array_join array_position array_except array_union slice arrays_zip sort_array shuffle array_min array_max flatten sequence array_repeat array_remove array_distinct collection_funcs array_size size cardinality reverse concat map_funcs element...
记一次SparkSql的union操作异常 在某次使用sparksql中的union合并两个DataFrame时,发现总是报类型不匹配的错误,但是检查后发现两个DataFrame中无论是列名和列的类型,都是完全相同的,下面复现一下这个错误 object SqlTest { defmain(args: Array[String]): Unit = {// 设置日志输出的级别Logger.getLogger("org")...
spark sql array求和,为鉴权/血缘解析SQL语句背景:公司的数仓是集中式数仓,大部分业务公用hive环境,少部分业务通过数仓透出的文件进行数据交换。问题:所有业务都可以访问所有的hive表,急需要权限管控。那解析各个业务提交的SQL文件就成了首要任务。解决方案1.Jsqlpars
原因:table1_part1不cache住,会被计算两次,而之前的排序因时间相同,排序具有随机性,可能第一次排序20210701002的px为1,table1_part2为 20210701003;第二次计算时20210701003的px为1。 union去重之后,就只留下20210701003一条数据。这时候需要在table1_part1计算结束后,加cache,将结果锁住,防止再次计算。
Spark SQL是Apache Spark中的一个模块,它提供了一种用于处理结构化数据的高级数据处理接口。UNION ALL操作是Spark SQL中的一个关系操作,用于将两个或多个具有相同结构的数据集合并为一个结果集,同时保留重复的行。 UNION ALL操作的语法如下: 代码语言:txt 复制 SELECT column1, column2, ... FROM table1 UNION...
在Spark SQL中,union操作可以通过以下方式实现: valdf1=spark.read.option("header","true").csv("path/to/df1.csv")valdf2=spark.read.option("header","true").csv("path/to/df2.csv")valunionDF=df1.union(df2) AI代码助手复制代码 在上述代码中,df1和df2是两个具有相同结构的DataFrame。union操作将...