将DataFrame注册为临时表,以便后续使用SQL查询。代码如下所示: data.createOrReplaceTempView("temp_table") 1. 步骤4:执行SQL查询 现在我们可以执行SQL查询了。假设我们要查询名为"age"的列并转为整型。代码如下所示: valquery="SELECT CAST(age AS INT) AS age_int FROM temp_table"valresult=spark.sql(quer...
SELECT CAST(ROUND(12.3456, 0) AS Integer) AS int_value 1. 2. 在这段代码中,我们通过 `ROUND(12.3456, 0)` 将浮点数 `12.3456` 四舍五入到 0 位小数,得到整数 `12`。然后使用 `CAST` 函数将其转换为整数类型。 ## 示例演示 假设我们有一个包含商品价格的 SparkSQL 表 `product`,其中的 `price`...
1.sparksql-shell交互式查询 就是利用Spark提供的shell命令行执行SQL 2.编程 首先要获取Spark SQL编程"入口":SparkSession(当然在早期版本中大家可能更熟悉的是SQLContext,如果是操作hive则为HiveContext)。这里以读取parquet为例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 val spark=SparkSession.builder(...
之前简单总结了spark从sql到物理计划的整个流程,接下来就总结下Spark SQL中关于聚合的操作。聚合操作的物理计划生成首先从一条sql开始吧1 SELECT NAME,COUNT(*) FRON PEOPLE GROUP BY NAME 这条sql的经过antlr4解析后的树结构如下:在解析出来的树结构中可以看出来,在querySpecification下面多了aggregation子节点。这次...
importorg.apache.spark.SparkConfimportorg.apache.spark.sql.SparkSession object Test{defmain(args:Array[String]):Unit={val conf=newSparkConf()conf.setMaster("local")conf.set("spark.driver.host","127.0.0.1")val spark=SparkSession.builder().appName("HandleExample").config(conf).getOrCreate()...
SparkSession:这是一个新入口,取代了原本的SQLContext与HiveContext。 SparkContext也可以通过SparkSession获得。 1、SparkSession 交互式环境下启动spark后,自带一个变量spark Sparkcontext available as 'sc' (master = local[*], app id = local-1608185209816).Sparksession available as 'spark'. ...
Spark SQL 是一个用于处理结构化数据的 Spark 组件。它允许使用 SQL 语句查询数据。Spark 支持多种数据源,包括 Hive 表、Parquet 和 JSON 等。 Spark Streaming Spark Streaming 是一个用于处理动态数据流的 Spark 组件。它能够开发出强大的交互和数据查询程序。在处理动态数据流时,流数据会被分割成微小的批处理,...
Spark SQL工作原理 1. SQL Queary(速度稍微快一点点,但是弱类型的,执行才会发现错误) 2. DataFrame API(强制类型的,性能稍微弱一点点) 3. Catalyst会对Logical Plan进行优化,生成物理计划,然后选择最佳模型,执行计划,生成RDD Logical Plan(逻辑计划)
功能描述:用sql创建一个数组(原来生成一个数组这么简单,我之前经常用split('1,2,3',',')这种形式来生成数组,现在看来用array函数最方便快捷) 版本:1.1.0 是否支持全代码生成:支持 用法: --生成一维数组 select array(1, 3, 5) as arr; +---+ |arr | +---+ |[1, 3, 5]| +---+ ...
在该代码中,我们将原始字符串数据进行格式转换;使用Spark SQL对Performance表数据进行了排序,窗口,UDF等转换逻辑创建出8个过程表,与Acquisition表进行join,最终形成一张61列的结果表。这些数据处理逻辑来自数据集网站的SAS脚本,使用pyspark 进行了重写。我们可以在这里去查看原始数据结构和处理逻辑的介绍。pyspark代码如下:...