在SparkSQL中,转换数据类型非常简单。下面是一个将INT类型转换为FLOAT类型的示例代码: -- 创建一个示例表CREATETABLEIFNOTEXISTSexample_table(idINT,amountINT);-- 插入示例数据INSERTINTOexample_tableVALUES(1,100),(2,200),(3,300);-- 查询并将amount列从INT转换为FLOATSELECTid,CAST(amountASFLOAT)ASamount...
在SparkSQL 中,我们可以使用CAST或CONVERT函数来进行数据类型的转换。对于将数据转换为数字类型,我们通常使用CAST函数。其语法如下: CAST(expressionASdata_type) 1. 其中,expression是我们要转换的数据,data_type是目标数据类型,例如INT、FLOAT、DOUBLE等。 示例数据准备 首先,我们需要准备一份示例数据。假设我们有一个...
Scala中的NaN值,一般可以看作是Float或Double类型,DF存储为空字符串。 vala=Float.NaN 转为表(createTempView)之后,DF中的NaN值会被记为“NaN”,该"NaN“值不会参与(Spark SQL的)count、avg等聚合运算,如果需要对该值在Spark SQL中进行识别或处理,可以在使用(相当于把字符串赋了一个类型): cast('NaN'asfl...
要对amount列进行四舍五入到小数点后两位,可以使用以下SQL语句: 代码语言:txt 复制 SELECT id, ROUND(amount, 2) AS rounded_amount FROM transactions; 可能遇到的问题及解决方法 问题1:保留的小数位数过多导致精度问题 如果保留的小数位数过多,可能会导致精度问题,特别是在涉及货币计算时。
Spark SQL中的数据类型转换分为隐式转换和显式转换两种: 隐式转换:Spark SQL自动进行的类型转换,无需用户干预。 显式转换:用户通过特定函数或方法指定目标数据类型,最常用的显式转换函数是CAST。 3. 给出具体的Spark SQL数据类型转换示例 以下是一个使用CAST函数在Spark SQL中进行数据类型转换的示例: scala import...
val median_index=df.agg(((count($"feature3")+1)/2).cast("int")as"rank",((count($"feature3")+1)/2%1)as"float_part")median_index.show() 输出如下: 这里小数部分不为0,意味着我们不仅要拿到rank=75的数,还要拿到rank=76的数,我们最好把其放到一行上,这里使用同样lead函数,lead函数的作用就...
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 = Set("f", "false", "n", "no", "0").map(...
查询六:selectGGSN,count(*), sum(cast(ByteUp as float) + cast(ByteDn as float)), sum(cast(PktUp as float) + cast(PktDn as float)) from table group by GGSN 查询七:select m.T_2G_3G, count() group by m.T_2G_3G from (selectT_2G_3G,phnum,count() from table group by T_2G...
nanvl 表达式不为NAN,返回第二个参数值 SELECT nanvl(cast('NaN' as double), 123);123 nvl2 参数1为空则返回参数3,否则返回参数2 SELECT nvl2(NULL, 2, 1);1 signum 当参数为负、0或正时,返回-1.0、0.0或1.0 some 参数为boolean类型的列,至少有一行为true就返回true select some(desc) from data; ...
例如,TIMESTAMP '2019-12-23 12:59:30'在语义上等于CAST('2019-12-23 12:59:30' AS TIMESTAMP)。当输入字符串不包含时区信息时,使用SQL配置spark.sql.session.timeZone中定义的时区。而在Spark 2.4及以下版本中,该转换基于JVM系统时区。默认时区的不同来源可能会改变带有类型的TIMESTAMP和DATE字面量的行为。