frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportcollect_list,sort_array# 创建 SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("Collect List Example")\.getOrCreate()# 示例数据data=[("Alice",90),("Bob",85),("Alice",95),("Bob",80)]columns=["Name","Score"]df=spark.createDa...
sort_array# 步骤 1:创建 SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("Collect List and Sort Example")\.getOrCreate()# 步骤 2:创建示例数据集data=[Row(id=1,value=10),Row(id=1,value=20),Row(id=1,value=30),Row(id=2,value=40),Row(id=2,value=50),Row(id=2,value=60),]df=sp...
val df3=spark.sql("select type, concat_ws('&',sort_array(collect_list(struct(id,name)),false).name) as c from test group by type ") df3.show(false) 3.udf的方式 import org.apache.spark.sql.functions._ import org.apache.spark.sql._ val sortUdf = udf((rows: Seq[Row]) => { ...
selectuid ,concat_ws(",",collect_list(game))asgame_listfromuser_game 二,列转行 Explode(expr) 用于处理array和map结构的数据,把一行的列值转换成多行,该函数产生一个虚拟表,包含一行或多行数据,也就是说,Explode(expr)函数把array类型expr中的元素分成多行,或者将map类型的expr中的元素分成多行和多列。
by category order by cast(duration as int) desc) duration_rank，然后拼接concat_ws(',',collect_...
Calling* `collect` or `save` on the resulting RDD will return or output an ordered list of re...
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:...
public static Microsoft.Spark.Sql.Column CollectList (Microsoft.Spark.Sql.Column column); 参数 column Column 要应用的列 返回 Column Column 对象 适用于 Microsoft.Spark latest 产品版本 Microsoft.Spark latest CollectList(String) 返回具有重复项的 对象的列表。 C# 复制 public static Microsoft.Spark...
我们可以从物理计划看到有 hashpartitioning 操作,这也意味着需要进行 shuffle,而这个操作代价比较高。更重要的是, collect_list 汇集的数据不能保证原来的顺序。 如上,如果某个数组为 null,经过 collect_list 操作将消失了! 第二种方案就是我们可以使用 Scala 编写 UDF ...
22.union all结果顺序是随机的 a union all b union all c 结果可能是bca 23.2-null = null 涉及计算时,要将空值进行填充 24.行转列,列转行 行转列 collect_set(去重)/collect_list(不去重) concat_ws(':',collect_set(字段)) 列转行 一个字段的列转行: ...