在Spark SQL中,COLLECT_LIST是一个非常有用的函数,它可以用来将一个或多个字段的值收集到一个数组中。这种聚合函数可以在数据分析和处理阶段中发挥重要作用,特别是当需要将多个字段的值合并为一个数组时。 COLLECT_LIST函数的语法 COLLECT_LIST函数的语法如下: SELECTCOLLECT_LIST(column_name)FROMtable_name; 1. ...
frompyspark.sqlimportSparkSession,Rowfrompyspark.sql.functionsimportcollect_list,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)...
2.使用struct和sort_array(array,asc?)的方式来进行,效率高些: 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...
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。
SPARK-10605引入了原生collect_list和collect_set实现。不再需要支持配置单元或HiveContext的SparkSession。
sparksql使⽤collect_list⾃定义排序的实现⽅式 原始数据如下：+---+---+---+ |id |name |type| +---+---+---+ |1 |name1|p | |2 |name2|p | |3 |name3|p | |1 |x1 |q | |2 |x2 |q | |3 |x3 |q | +---+---+---+ ⽬标...
可以看出collect_list是一个聚合函数,并转化为list。 函数concat_ws 相当于string的join方法,拼接字符串。 注意collect_list、collect_set是聚合函数,如果无聚合操作默认会合并所有列: dt1.registerTempTable("test");dt1.show();Dataset<Row>dff=sc.sql("select collect_set(temp) as tag_option_info from (se...
桔妹导读:在滴滴SQL任务从Hive迁移到Spark后,Spark SQL任务占比提升至85%,任务运行时间节省40%,运行任务需要的计算资源节省21%,内存资源节省49%。在迁移过程中我们沉淀出一套迁移流程, 并且发现并解决了两个引擎在语法,UDF,性能和功能方面的差异。 1.
Microsoft.Spark.Sql 程序集: Microsoft.Spark.dll 包: Microsoft.Spark v1.0.0 重载 CollectList(Column) 返回具有重复项的 对象的列表。 C# publicstaticMicrosoft.Spark.Sql.ColumnCollectList(Microsoft.Spark.Sql.Column column); 参数 column Column
// 需要导入 spark sql 内置的函数包importorg.apache.spark.sql.functions._valspark=SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate()valempDF=spark.read.json("/usr/file/json/emp.json")// 注册为临时视图,用于后面演示 SQL 查询empDF.createOrReplaceTempView("emp")...