def cast(to: String): Column Casts the column to a different data type, using the canonical string representation of the type. The supported types are: string, boolean, byte, short, int, long, float, double, decimal, date, timestamp. // Casts colA to integer. df.select(df("colA").c...
string, boolean, byte, short, int, long, float, double, decimal, date, timestamp. // Casts colA to integer.df.select(df("colA").cast("int"))Since1.3.0 第二种 def cast(to: DataType): Column Casts the column to a different data type. // Casts colA to IntegerType.import org.apac...
1.SELECT CAST('9.0' AS decimal) 结果:9 2.SELECT CAST('9.5' AS decimal(10,2))结果:9.50 注:(精度与小数位数分别为10与2。精度是总的数字位数,包括小数点左边和右边位数的总和。而小数位数是小数点右边的位数) 3.SELECT CAST(NOW() AS DATE)结果:2017-11-27...
import org.apache.spark.sql.functions._ val df = spark.range(10).toDF("timestamp") val convertedDF = df.select(to_date(col("timestamp")).alias("date")) 应用场景:当需要将时间戳类型的数据转换为日期类型进行分析或统计时,可以使用此转换。
* 17d309dfac [SPARK-32963][SQL] empty string should be consistent for schema name in SparkGetSchemasOperation * e2a740147c [SPARK-32874][SQL][FOLLOWUP][TEST-HIVE1.2][TEST-HADOOP2.7] Fix spark-master-test-sbt-hadoop-2.7-hive-1.2
spark-sql CLI是执行Spark SQL查询的便捷工具。虽然此实用程序在本地模式下与Hive Metastore服务进行通信,但它不会与Thrift JDBC/ODBC 服务(也称为Spark Thrift Server或STS)通信。STS允许JDBC/ODBC客户端在Apache Spark上通过JDBC和ODBC协议执行SQL查询。 要启动Spark SQL CLI,进入$SPARK_HOME文件夹中执行以下命令:...
hive> select cast('false' as boolean) from default.dule;OK true123 SparkSQL 在SparkSQL中如果是string的话，会检查StringUtils中枚举的；其他原子类型数据进行是否不等于0,不等于0返回true，否则为false 具体代码逻辑如下 classname: org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Cast // UDFToBoolean...
publicMicrosoft.Spark.Sql.ColumnCast(stringto); 参数 to String 数据类型的字符串版本 返回 Column Column 对象 注解 支持的类型包括:“string”、“boolean”、“byte”、“short”、“int”、“long”、“float”、“double”、“decimal”、“date”、“timestamp”。
以下代码: polygon_test =spark.sql("""SELECT ,geojson4.propertiesFROM geojson4 """) 生成以下错误: org.apache.spark.sql.AnalysisException: cannotarray<string>&am 浏览63提问于2020-06-20得票数 0 1回答 将字符串"decimal“转换为DecimalType ...
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。