1.定义一个caseclass,利用反射机制来推断1)从HDFS中加载文件为普通RDDval lineRDD=sparkContext.textFile("hdfs://ip:port/person.txt").map(_.split(" "))2)定义caseclass(相当于表的schema)caseclassPerson(id:Int,name:String,age:Int)3)将RDD和caseclass关联 val personRDD=lineRDD.map(x=>Person(x(...
// Casts colA to IntegerType.import org.apache.spark.sql.types.IntegerTypedf.select(df("colA").cast(IntegerType))// equivalent todf.select(df("colA").cast("int"))
import org.apache.spark.sql.types.IntegerType df.select(df("colA").cast(IntegerType)) // equivalent to df.select(df("colA").cast("int")) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 4、Spark DateType cast 配置Spark 的默认时区config(“spark.sql.session.timeZone”, “UTC”), 最直观. 这样直接写 df.sele...
CAST (expression AS data_type) 1. 用CAST函数进行数据类型转换时,在下列情况下能够被接受: 1. (1)两个表达式的数据类型完全相同。 (2)两个表达式可隐性转换。 (3)必须显式转换数据类型。 如果试图进行不可能的转换(例如,将含有字母的 char 表达式转换为 int 类型),SQServer 将显示一条错误信息。
spark-sql> desc extended customer; c_customer_sk bigint NULL c_customer_id string NULL c_current_cdemo_sk bigint NULL c_current_hdemo_sk bigint NULL c_current_addr_sk bigint NULL c_first_shipto_date_sk bigint NULL c_first_sales_date_sk bigint NULL ...
1.Jsqlparser是一个java的jar包,可以解析简单的SQL语句,但是不能解析特殊语法函数等 2.druid是阿里的连接池服务,也提供了解析SQL的工具类入口,能够解析mysql,hive,clickhouse,hbase等十几种SQL,出来的结果直接是可使用的结果,但是有一些语句还是不支持
对于ANSI策略,Spark根据ANSI SQL执行类型强制。这种行为基本上与PostgreSQL相同 它不允许某些不合理的类型转换,如转换“`string`to`int`或`double` to`boolean` 对于LEGACY策略 Spark允许类型强制,只要它是有效的'Cast' 这也是Spark 2.x中的唯一行为,它与Hive兼容。
但是,有些情况下在将spark.sql.hive.convertMetastoreParquet设为false,可能发生以下异常(spark-2.3.2)。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 java.lang.ClassCastException:org.apache.hadoop.io.LongWritable cannot be cast to org.apache.hadoop.io.IntWritable at org.apache.hadoop.hive.serde...
举个例子,SparkSQL 数据库有很多类型,对于类型转化而言,有些类型转换是安全的,有些类型转换会丢失一些精度,有些类型之间不能进行转换。比如用户将 String 类型的变量通过 Cast 表达式转成 Int,如果错误地判断了数据的值,或者随着时间流逝字段发生变化出现了非数字字符,可能会出现一些问题。Spark 在简化 Cast 上做了...
toInt)}).toDS res0: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [name: string, age: Long] 3.3DataSet转换为RDD 调用rdd方法即可。 1)创建一个DataSet scala> val DS = Seq(Person("zhangcuishan", 32)).toDS() DS: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [name: string, age: Long] 2)将Dat...