scala> var mid_data_rdd = hiveCtx.sql("select city_code,city_name from city limit 10").rdd scala> mid_data_rdd.collect res16: Array[org.apache.spark.sql.Row] = Array([110000,北京市], [120000,天津市], [130100,石家庄市], [130200,唐山市], [130300,秦皇岛市], [130400,邯郸市], [...
值得高兴的是,国内的开发者为 Spark SQL 开发了一个功能,使得我们在 Spark SQL 里面也能用这两个函数,详见SPARK-24940。这个功能在Spark 2.4已经发布了,这样我们可以通过COALESCE或REPARTITION关键字暗示来设置程序的并行度。使用如下: packagecom.iteblog importjava.util.UUID importorg.apache.spark.sql.SparkSession...
sparksql返回本周一 sql里coalesce返回类型 sql笔记总结 coalesce:用途 COALESCE是一个函数, (expression_1, expression_2, …,expression_n)依次参考各参数表达式,遇到非null值即停止并返回该值。如果所有的表达式都是空值,最终将返回一个空值。使用COALESCE在于大部分包含空值的表达式最终将返回空值。 current date:不...
If n is larger than 256 the result is equivalent to chr(n % 256) Examples: > SELECT chr(65); A coalesce coalesce(expr1, expr2, ...) - Returns the first non-null argument if exists. Otherwise, null. Examples: > SELECT coalesce(NULL, 1, NULL); 1 collect_list collect_list(expr)...
在spark的examples工程:org.apache.spark.examples.sql.SparkSQLExample 有一些sql,是可以帮助我们全程debug的 1、前期准备 准备测试用例 这里有兴趣的同学可以关注下:spark.createDataFrame 是如何将schema和数据进行捆绑的 2、词法解析 spark sql接收到sql后,需要通过antlr4进行词法和语法的解析。然后将sql文本根据antlr...
完整示例代码可在Spark存储库的“examples/src/main/scala/org/apache/spark/examples/sql/SparkSQLExample.scala”中找到。 在Spark 2.0中,SparkSession提供了对Hive功能的内置支持,包括使用HiveQL编写查询、访问Hive UDF以及从Hive表读取数据的能力。要使用这些功能,不需要已有Hive设置。 1.创建DataFrames 使用SparkSess...
这与SQL (Hive QL)中的“distribution BY”操作相同。 回到导航 coalesce 1)coalesce(numPartitions: Int): DataFrame def coalesce(numPartitions: Int): DataFrame =withPlan { Repartition(numPartitions, shuffle=false, logicalPlan) } 返回一个新的[[DataFrame]],该[[DataFrame]]具有确切的 'numpartition' ...
在DataFrame或Dataset之上进行转换和Action Spark SQL提供了多钟转换和Action函数 返回结果 保存结果到HDFS中,或直接打印出来 。 步骤1:创建SparkSession对象 代码语言:javascript 复制 val spark=SparkSessin.builder.master("local").appName("spark session example").getOrCreate() ...
sql(""" insert into tableNew ..partition(...). select ...from tableOld distribute by columnName如dt cast(rand() * 3 as int) -- distribute by cast( rand * N as int) 这里的N是指具体最后落地生成多少个文件数 -- 修改写入时的分区数量 df_data_out.coalesce(3).write.orc(path = file...
-- PrestoSql coalesce(company_org_type, '空') -- SparkSql nvl(company_org_type, '空') split 选值差异, 起始序列 1 & 0 -- PrestoSql select split('a,b,c',','); -- [a, b, c] select split('a,b,c',',')[1]; -- a -- SparkSql select split('a,b,c',','); ...