对于给出的错误信息"由于数据类型不匹配,无法解析'CASE WHEN表达式THEN 1 ELSE 0 END'",这是因为在SparkSQL中,CASE WHEN语句要求所有分支的返回值类型一致,但是在该表达式中,可能存在数据类型不匹配的情况。 为了解决这个问题,可以通过以下几种方式进行调整: ...
select id, quantity case when quantity >30 then 1 when quantity = 30 then 2 else 3 end as QuantityText from orders; 1. 2. 3. 4. 5. 6. ② case when可以写在分组group by后按新字段分组,注意case when用在group by后不可以使用字段别名,即到end关键字结束,无as new_colname。 ③ case whe...
select 1=='jiang' 空 (\n) 18.case when a = 'xx' then 1 when a = 'yy' then 2 else 3 then 字段名 19.row_number() over(partition by trade_order_no order by ) 20.not in 注意:当数据是空的时候,使用not in 会将空值排除 21.cache不仅可以提供计算效率,有时不适用还有造成数据错误 ta...
select 1 == 'jiang' 空(\n) 18. case when a = 'xx' then 1 when a='yy' then 2 else 3 then 字段名 19. row_number() over(partition by trade_order_no order by campus_name desc) 坑点 当分组之后,如果用于排序的字段是一样的,就会出现这几条数据的排序是随机的,就会导致每次跑的结果不...
when sex='2' then '女' ---sex='2'，则返回值'女' else 0 ---其他的返回'其他...
我需要在 Spark 中实现以下 SQL 逻辑 DataFrameSELECT KEY, CASE WHEN tc in ('a','b') THEN 'Y' WHEN tc in ('a') AND amt > 0 THEN 'N' ELSE NULL END REASON, FROM dataset1; 我的输入 DataFrame 如下:val dataset1 = Seq((66, "a", "4"), (67, "a", "0"), (70, "b", "...
sql99标准 交叉连接:就是笛卡尔积,是CROSS JOIN。 自然连接:也就是等值连接。它会帮你自动查询两张连接表中所有相同的字段,然后进行 等值连接。NATURAL JOIN On连接:ON连接用来指定我们想要的连接条件 一般来说在SQL99中,我们需要连接的表会采用JOIN进行连接,ON指定了连接条件,后面可以是等值连 接,也可以采用非等...
(case when sample.gridid is null then fpb.calibartetype else sample.calibartetype end) as calibartetype") temp_result: org.apache.spark.sql.DataFrame= [gridid: string, height:int... 4more fields] scala>temp_result.show+---+---+---+---+---+---+ |gridid|height|objectid| rsrp...
CASE WHEN语句有些类似于编程语言中的Switch语句,当这里的 WHEN从句只有一个的时候,可以简化为IF语句(或者 IF-ELSE 语句)。 于是想:对于Spark(客户用的是2.4.x版本), Spark会不会把这种只有一个WHEN分支的 CASE WHEN 语句优化为IF语句呢? 于是试了一下性能,发现如果修改上面的SQL为: IF(`bizdate` BETWEEN '...
spark-sql case when 问题 SELECT CASE(pmod(datediff(f0.`4168388__c_0`,'1970-01-04'),7)+1)WHEN '1' THEN '星期日' WHEN '2' THEN '星期一' WHEN '3' THEN '星期二' WHEN '4' THEN '星期三' WHEN '5' THEN '星期四' WHEN '6' THEN '星期五' WHEN '7' THEN '星期六' ELSE '...