3.说说Spark SQL的几种使用方式 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...
这表示本例能够支持的最大的整数值是9999999,而最小的小数是0.01。 SELECT CAST('12.5' AS decimal(9,2)) 1. 精度和小数位数的默认值分别是18与0。如果在decimal类型中不提供这两个值,SQL Server将截断数字的小数部分,而不会产生错误。 SELECT CAST('12.5' AS decimal) 结果为 13 1. 2. 注意:在这个数...
spark.sql("select name from people where age >= 20")analyzed:Project[name#6]+-Filter(age#7L>=cast(20asbigint))+-SubqueryAlias`people`+-Project[name#3ASname#6,age#4LASage#7L]+-SerializeFromObject[staticinvoke(classorg.apache.spark.unsafe.types.UTF8String,StringType,fromString,assertnotnu...
Let’s start with CAST first: 让我们先从CAST开始: (How to convert from varchar, nvarchar, char, nchar to sql date using CAST) The following example, will show how to convert characters to a datetime date type using the CAST function: ...
6.通过toRDD等方法执行executedplan去调用tree的doExecute 借用一个图, 懒得自己画了: 现在那么先从sqlContext.sql进来看到: def sql(sqlText: String): DataFrame = { DataFrame(this, parseSql(sqlText)) } 构造了一个DF, 点进去看到里面new 了一个DF: ...
sqlContext是使用sqlContext.sql(sqlText)来提交用户sql语句:/**源自sql/core/src/main/scala/org/apache/spark/sql/SQLContext.scala */ def sql(sqlText: String): SchemaRDD = { if (dialect == "sql") { new SchemaRDD(this, parseSql(sqlText)) //parseSql(sqlText)对sql语句进行语法解析 ...
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...
import org.apache.spark.sql.functions.{col, lit, row_number} import org.apache.spark.sql.types.DataTypes val df = spark.createDataFrame(Seq( ("A", "20200501"), ("B", "20211121"), ("C", "20151230") )).toDF("BAI", "Date") df.withColumn("AAB", to_date(col("Date"),"yyyyMMdd...
TO_DATE 返回类型不一致 加上cast 到 string TO_TIMESTAMP 单参数的支持两个参数的不支持 两个参数的用 to_timestamp(from_unixtime)改写 TO_UTC_TIMESTAMP 支持 TRUNC 部分支持 部分支持 UNIX_TIMESTAMP 支持 UTC_TIMESTAMP 不支持 用to_utc_timestamp(now(),current_timezone()) 改写 WEEK 不支持 用...
默认情况下,Spark SQL选项不会包含在左侧的“To a Server”菜单中(请参见图5-2)。 要访问Spark SQL选项,请单击该列表底部的“更多…”,然后从出现在主面板中的列表中选择Spark SQL,如图5-3所示。 这将弹出Spark SQL对话框(图5-4)。连接到本地Apache Spark实例时,可以使用以下参数使用非安全用户名身份验证...