现在,我们可以执行去重和集合收集。我们将使用distinct()来获取不重复的值,并且使用collect_set来收集这些值。 frompyspark.sqlimportfunctionsasF# 统计distinct数量distinct_count=data.select(target_column).distinct().count()# 使用collect_set收集所有唯一值unique_values=data.select(F.collect_set(target_column))...
spark.sql('''SELECT type1, COLLECT_SET(type2) as type2 FROM collect_test GROUP BY type1''').show() +---+---+|type1|type2|+---+---+|a2|[b4,b5]||a1|[b1,b3,b2]|+---+---+ collect后返回的是一个数组,可以通过array[x]来调用数据...
collect_set:把一个分组中的列合成为集合,数据去重,格式是['a','b'] 用于连接文本数组的函数,通过sep把数组中的item分割开,连接成一个字符串: concat_ws(sep,[str | array(str)]+) 举个例子,把每个用户的game,通过逗号连接起来: selectuid ,concat_ws(",",collect_list(game))asgame_listfromuser_gam...
select pid, cid , collect_set(cid)over(partition by pid) as cid_set , row_number() over(partition by pid) as rn -- 用于去重 from t ) select pid, size(cid_set) cid_set_size from p where rn=1; 结果: +---+---+ | pid | cid_set_size | +---+---+ | p1 | 3 | | p...
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: SELECTstu_id, stu_name, ecourse from student_score_new lateral view explode(split(course,',')) cr ecourse -- 字段需要重新命名
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。 一、迁移背景 ...
生成:collect_set(struct(a.lesson_id,b.lesson_title,b.lesson_type_id)) 查询:where array_contains(字段,17(目标值)) 13.修改表名 ALTER TABLE 原表 RENAME TO 目标表 14.first_value(),last_value 15.获取周几 date_format(字段(时间戳格式),'u') ...
去重计数。count(distinct( ))函数不支持窗口函数用法,数据量不大时可以用size(collect_set([字段])over(partition by [分组列名]))来进行去重计数。具体使用案例请参考:去重计数函数实现开窗。 数组基础操作 常用函数 数组查询与计算 常用函数 常用场景
sparkSQL中partition by和group by区别及使用 1. partition by和group by区别和联系 1)group by是分组函数,partition by是分析函数(然后像sum()等是聚合函数) 2)在执行顺序上partition by应用在以上关键字之后,实际上就是在执行完select之后,在所得结果集之上进行partition,group by 使用常用sql关键字的优先级(...
collect set函数 spark sql spark count distinct Spark Sql之count distinct 学习内容 spark 对count(distinct)的优化 数据膨胀原理 distinct数据膨胀 grouping sets数据膨胀 开个坑 distinct源码 spark sql grouping sets 优化思路 1、增加 expand的过程中partition 的数量...