- `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.a
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...
--生成一维数组 select array(1, 3, 5) as arr; +---+ |arr | +---+ |[1, 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:Arra...
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;...
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
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 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...
「Spark SQL」算子中输入语句结果 SELECT to_json(named_struct('a', 1, 'b', 2));{"a":1,"b":2} SELECT to_json(map('a', named_struct('b', 1)));{"a":{"b":1}} SELECT to_json(array(map('a', 1)));[{"a":1}] ...
在Spark SQL中,union操作是一种常见的数据操作,用于将两个或多个具有相同结构的DataFrame或Dataset合并为一个。union操作在数据处理中非常有用,尤其是在需要合并多个数据源或处理分片数据时。本文将详细介绍如何在Spark SQL中实现union操作,并探讨一些相关的注意事项。