concat(string|binary a, string|binary b...) string concat_ws(string sep, string a, string b...) string concat_ws(string sep, array<string>) string decode(binary bin, string charset) string encode(string src, string charset) binary find_in_set(string str, string strlist) int format_nu...
char varchar字段检索string char表示多次检索 varchar表示唯一检索 从表索引字段 char(20) 关联字段 指令 主表索引字段 varchar(10) 关联字段 指令 表一对多关系关联命令
import org.apache.spark.sql.{SparkSession, Row} import org.apache.spark.sql.types.{StringType, IntegerType, StructType, StructField} def inferRefection(spark:SpakSession):Unit={ //得到rdd val infoRdd = spark.sparkContext.textFile(".../info.txt") //导入隐式转换包 import spark.implicits._...
用于创建表的查询: create external table fact_scanv_dly_stg (geo_region_cd char(2),op_cmpny_cd string)location 'hdfs:///my/location/scanv_data/'; ORC文件的模式详细信息(摘自DataFrame Spark-SQL) 浏览28提问于2020-04-30得票数 0 1回答 如何根据数据类型识别列,并将其转换为火花放电? 、、、 ...
SparkSQL自定义函数 一:自定义函数分类 在Spark中,也支持Hive中的自定义函数。自定义函数大致可以分为三种: 1.UDF(User-Defined-Function),即最基本的自定义函数,类似to_char,to_date等 2.UDAF(User- Defined Aggregation Funcation),用户自定义聚合函数,类似在group by之后使用的sum,avg等...
import org.apache.spark.sql.types.StructField; import org.apache.spark.sql.types.StructType; import java.util.ArrayList; import java.util.List; /** * Created by xinghailong on 2017/2/23. */ public class test3 { public static void main(String[] args) { ...
CHAR_LENGTH 支持 CHARACTER_LENGTH 支持 CHR 支持 CONCAT 支持 CONCAT_WS 支持 FIND_IN_SET 支持 INITCAP 支持 INSTR 不支持 双参数和三参数的用 position 函数改写四参数的不支持 JARO_DISTANCE 不支持 不支持 JARO_DST 不支持 不支持 JARO_SIMILARITY 不支持 不支持 JARO_SIM 不支持 不支持 JARO_...
char ASCII 码转换为字符 SELECT char(72);H position 字符串查找 SELECT position('d', 'abcdefgh');4 overlay 替换下标位4的字符 SELECT overlay('SparkSQL','_',4);Spa_kSQL xxhash64 64位的hash码 参数,数据类型,随机数种子 SELECT xxhash64('Spark',array(123),2); format_string 类似字符串拼接...
在使用字符串查询的Spark SQL中,注释是一种用于提供代码解释和文档说明的工具。注释可以帮助开发人员理解代码的意图和功能,并且在代码维护和团队协作中起到重要作用。 注释在Spark SQL中可以通过两种方式进行添加: 单行注释:使用双斜线(//)进行注释,注释内容从双斜线后开始,直到行末结束。例如:SELECT * FROM table ...
// result: RDD[(Char, Iterable[String])] = [(a, [apple]), (b, [banana]), (c, [cherry]), (d, [date])]intersection(other: RDD[T]): RDD[T] : 计算RDD与另一个RDD的交集。 val rdd1 = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))val rdd2 = sc.parallelize(Seq(4, 5, 6, 7,...