The T-SQL code is doing the same than cast, but it is using the CONVERT function. The advantage of CONVERT is that you can easily change the format of the date using the style argument. T-SQL代码的作用与强制转换相同,但是它使用的是CONVERT函数。 CONVERT的优点是您可以使用style参数轻松更改日...
Create Database baseball;14.alter table tablename change oldColumn newColumn column_type 修改列的名称和类型 alter table yangsy CHANGE product_no phone_no string 15.导入.sql文件中的sql spark-sql --driver-class-path /home/hadoop/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.30-bin.jar -f testsql.sql i...
import context.implicits._//将RDD 转换成 DataFramesval df =peopleRDD.toDF//将DataFrames创建成一个临时的视图df.createOrReplaceTempView("people")//使用SQL语句进行查询context.sql("select * from people").show() } } 运行结果 3.2 方式二:通过structType创建 DataFrames(编程接口) objectTestDataFrame2 ...
val orders = spark.read.format("csv").load("file:///D:/idea/ideaProjects/spark_projects/myspark8/src/main/scala/com/njbdqn/DSDF/orders.csv") .select("_c0","_c2").toDF("orderid","userid") 二、使用DF-SQL语句方式 1.全局TempView需要global_temp.orders ...
TRANSACTIONEND) { continue; } RowChange rowChage = null; try { rowChage = RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue()); } catch (Exception e) { throw new RuntimeException("ERROR ## parser of eromanga-event has an error , data:" + entry.toString(), e); } EventType eventType = row...
这两个参数和上面的spark.sql.files.ignoreCorruptFiles很像,但是区别是很大的。在spark进行DataSource表查询时候spark.sq.files.*才会生效,而spark如果查询的是一张hive表,其会走HadoopRDD这条执行路线。 所以就会出现,即使你设置了spark.sql.files.ignoreMissingFiles的情况下,仍然报FileNotFoundException的情况,异常栈...
Spark SQL支持以Parquet,ORC,JSON,CSV和文本格式读取和写入数据,并且Spark包中还存在大量其他连接器,还可以使用JDBC DataSource连接到SQL数据库。 转数据格式如下所示: 代码语言:txt AI代码解释 events = spark.readStream \ .format("json") \ # or parquet, kafka, orc... ...
解析执行计划仅仅是解析SQL为语法树,在解析执行计划阶段,Spark SQL是不知道列的类型的。 优化后的执行计划 == Optimized Logical Plan == GlobalLimit 21 +- LocalLimit 21 +- HiveTableRelation [`test`.`t_name`, org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe, Data Cols: [name#0], Partition...
SparkSql DDL Mayer 1、背景 最近公司为了降本,在做presto sql 到spark sql的任务迁移(体力活 ),作为一个两年多来一直在用presto的sql boy,因为presto本身是针对adhoc场景,所以在平时建表的时候都是简单粗暴的create table table_name as 、 insert into table_name 等等, 最近上线了spark之后,发现了spark在...
For more information, see the announcement blog post and Big data options on the Microsoft SQL Server platform. Big Data Clusters supports deployment time and post-deployment time configuration of Apache Spark and Hadoop components at the service and resource scopes. Big Data Clusters uses the same...