sqlContext.sql("select * from people01 ").show() sqlContext.sql("select * from people02 ").show() isnull方法 ISNULL(A.age) 当A.age为null时,则ISNULL(A.age)为true ISNULL(A.age) 当A.age不为null时,则ISNULL(A.age)为false Case When 方法 第一个查询结果:如果B表的age有值则取B表...
MAX():返回每组数据的最大值,忽略NULL值,可用于数字、字符和日期时间列。 3、注意 聚合函数不能用在where语句中,需要用在having语句中进行过滤。 原因是SQL语句执行顺序为from 、on 、join 、where 、group by(开始使用select中的别名,后面的语句中都可以使用)、 聚合函数… 、having 、select 、distinct 、order...
9.explode会过滤空值的数据 10.udf Spark官方UDF使用文档:Spark SQL, Built-in Functions 11.空值 表A需要筛选出a中不等于aaa的数据(a字段有空值) 错误:select * from A where a != 'aaa'(空值数据也被过滤了) 正确:select * from A where (a != 'aaa' or a is null) 12.ARRAY的相关操作 生成:c...
frompyspark.sqlimportSparkSessiondefget_inventory_city(): spark= SparkSession.builder.appName('TestAPP').enableHiveSupport().getOrCreate() result = spark.sql('''select t1.item, t2.city, case when t2.ratio is not null then t1.qty * t2.ratio else t1.qty end as qty from v_inventory ...
简述SQL中的case when语句 学习交流,欢迎留言 今天学习SQL,碰到了一个小问题,到底是“case 字段名 when……then……”还是“case when 条件判断……then……”呢? 不弄明白了不舒服斯基……打倒拦路虎fighting! … 仍旧小天真 SQL Case when 的使用方法 Case具有两种格式:简单Case函数和Case搜索函数。 简单Case函...
在Spark中,可以使用"when"语句来填充空值。"when"语句是Spark SQL中的条件表达式,可以根据条件进行不同的操作。 下面是使用"when"语句填充Spark上的空值的步骤: 1...
仍然是在SQL中构造临时数据表,如下: 而后我们采取逐步拆解的方式尝试数据透视表的实现: 1. 利用groupby实现分组聚合统计,这一操作非常简单: 2.对上述结果执行行转列,实现数据透视表。这里,SQL中实现行转列一般要配合case when,简单的也可以直接使用if else实现。由于这里要转的列字段只有0和1两种取值,所以直接使用...
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 '...
const_null常量:空值。 like关系运算符:用于通配符匹配。 pattern_string模式匹配字符串,支持通配符匹配 当where like条件过滤时,支持sql通配符中“%”与“_”, “%”代表一个或多个字符, “_”仅代表一个字符。 create table like中不支持通配符。 attr_expr属性表达式 ...
我已经将嵌套的 case when 语句实现为:dataset1.withColumn("REASON", when(col("tc").isin("a", "b"), "Y") .otherwise(when(col("tc").equalTo("a") && col("amt").geq(0), "N") .otherwise(null))).show() +---+---+---+---+ |KEY| tc|amt|REASON| +---+---+---+--...