- `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...
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]...
array_sort 数组排序 SELECT array_sort(array('3', '2', '1'), (x, y) -> case when xy then 1 end);["1","2","3"] 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...
union操作可能会导致数据倾斜,尤其是在合并大量数据时。为了提高性能,可以考虑在union操作之前对数据进行分区或缓存。 4.4 空值处理 在union操作中,空值(null)会被保留。如果需要对空值进行处理,可以在union操作后使用na方法进行填充或删除。 5. 总结 union操作是Spark SQL中一种常见的数据合并操作,适用于合并具有相同...
array 对应的类:CreateArray 功能描述:用sql创建一个数组(原来生成一个数组这么简单,我之前经常用split('1,2,3',',')这种形式来生成数组,现在看来用array函数最方便快捷) 版本:1.1.0 是否支持全代码生成:支持 用法: --生成一维数组 select array(1, 3, 5) as arr; ...
spark sql map strut array # 实现Spark SQL中的map、struct、array操作指南## 一、整体流程下面是实现Spark SQL中的map、struct、array操作的整体流程流程:| 步骤 | 操作 || --- | --- || 步骤一 | 创建SparkSession实例 || 步骤二 | 读取数据源文件 || 步骤三 | 定义Schema || 步骤四 | 使用selec...
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")...
array_repeat(element, count) 返回包含重复元素count次的数组。 array_union(array1, array2) 返回array1和array2并集中的元素的数组,不包括重复元素。 arrays_overlap(a1, a2) 如果a1至少包含一个也存在于a2中的非空元素,则返回true。如果数组没有公共元素,并且它们都非空,并且其中之一包含空元素,则返回null;...
Functions.ArrayUnion(Column, Column) 方法 參考 意見反應 定義 命名空間: Microsoft.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# [Microsoft.Spark.Since("2.4.0")]publicstaticMicrosoft.Spark.Sql.ColumnArrayUnion(Microsoft.Spark...
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。