1、spark sql 计算时,一定要注意精度的问题,一般像金额之类的值,要先转换为double或者 decimal来进行计算了。 一、sql的方式: selectshop_id,order_id,sum(cast(deal_priceasdecimal(15,2))) deal_price,sum(cast(total_priceasdecimal(15,2))) total_pricefromaaawherestat_day='20190617'and cid1 notin(...
1. Round函数 在Spark SQL中,可以使用Round函数对数字进行四舍五入。 Round函数的语法如下: defround(e:Column,scale:Int):Column 1. 其中,e是要进行取整的表达式,scale是保留小数位数。 以下是一个使用Round函数的示例: valdf=spark.range(5).selectExpr("id","cast(id as double) as value")df.show()d...
spark.sql('select avg(age) from student').show()#+---+#|avg(CAST(age AS DOUBLE))|#+---+#| 15.0|#+---+ 关闭SparkSession 后这张表无法使用 session 这里穿插讲下 session 的概念; session 的本意是会话,我们在多个场合都见过 session,如 web,如 tensorflow,但是在 web 中貌似不是 会话啊; ...
sourceDF.printSchema() //将id改成int类型,成绩改成double类型 val resout1: DataFrame = sourceDF.select('Sid.cast("int"), 'Sname, 'Score.cast("double")) //再次展示数据结构 resout1.printSchema() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 结果展示 ...
Kafka 中,要求必须value字段值,类型为String val ds = df .selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING...", "2") .getOrCreate() // 导入隐式转换和函数库 import org.apache.spark.sql.functions._ importspark.implicits...导入隐式转换和函数库 import org.apache.spark.sql.function...
在Spark 3.0中,当向表列插入不同数据类型的值时,将根据ANSI SQL标准执行类型转换。 某些不合理的类型转换,如将string转换为int或double转换为boolean是不允许的。如果值超出列的数据类型范围,则会抛出运行时异常。在Spark 2.4及以下版本中,只要是有效的Cast,在插入表时允许进行类型转换。当向整数字段插入超出范围的...
select format_datetime(from_unixtime(cast(substr(time,1,10) as double)),'yyyy-MM-dd HH:mm:ss') 7、字段切分 hive实现: select results,split_results from table LATERAL VIEW explode(split(results,'\\|')) t1 as split_results; presto实现: ...
$cast可以对不同的内建类型进行转换，用的更多的是不同层次之间类的转换。在这种父类与子类之间的转换...
详细信息请参阅SQL编程指南。以下是一些可用的示例操作。 2.1、基本操作 - 选择、投影、聚合 大多数常见的DataFrame/Dataset操作都支持流式处理。以下是一些示例操作: df = ... # 具有模式 { device: string, deviceType: string, signal: double, time: DateType } 的流式DataFrame # 选择信号大于10的设备 ...
buildCast[Double](_, _ != 0)case FloatType => buildCast[Float](_, _ != 0)} classname: org.apache.spark.sql.catalyst.util.StringUtils // private[this] val trueStrings = Set("t", "true", "y", "yes", "1").map(UTF8String.fromString)private[this] val falseStrings =...