StructField(name, dataType, nullable):代表StructType中的一个字段,字段的名字通过name指定,dataType指定field的数据类型,nullable表示字段的值是否有null值。 Spark的所有数据类型都定义在包org.apache.spark.sql中,你可以通过import org.apache.spark.sql._访问它们。
@transientprivate[sql]lazy val interpretedOrdering:Ordering[ArrayData]=newOrdering[ArrayData]{private[this]val elementOrdering:Ordering[Any]=elementType match{casedt:AtomicType=>dt.ordering.asInstanceOf[Ordering[Any]]casea:ArrayType=>a.interpretedOrdering.asInstanceOf[Ordering[Any]]cases:StructType=>s....
1、函数 与其他大多数计算机语言一样,SQL支持利用函数来处理数据。函数一般是在数据上执行的,它给数据的转换和处理提供了方便。前面我们使用RTrim()来去除串尾空格就是一个函数的例子。 注意:函数的可移植性没有SQL语句强,几乎每种主要的DBMS的实现都支持其他实现不支持函数,而且有时差异还很大。如果你决定使用函数...
Spark.Sql.Types 程序集: Microsoft.Spark.dll 包: Microsoft.Spark v1.0.0 表示日期类型。 它表示公历中的有效日期。 有效范围为 [0001-01-01, 9999-12-31]。 C# 复制 public sealed class DateType : Microsoft.Spark.Sql.Types.AtomicType 继承 Object DataType AtomicType DateType 构造函数 ...
caseclassStructType(fields: Array[StructField]) extends DataType with Seq[StructField] {} 它是继承Seq的,也就是说Seq的操作,它都拥有,但是从形式上来说,每个元素是用 StructField包住的。 package Dataset import org.apache.spark.sql.types._/** ...
importorg.apache.spark.sql.expressions._ importorg.apache.spark.sql.functions._ 如果使用的是Spark Shell,则会自动获取一个SparkSession,名为spark(如Spark中对应的sc)。 SparkSession一般是使用builder模式创建,使用的方法是getOrCreate()。如果已存在一个session,则直接获取,否则创建一个新的。此builder可以接受...
要修改Spark DataFrame的列类型,可以使用"withColumn()"、"cast转换函数"、"selectExpr()"以及SQL表达式。需要注意的是,要转换的类型必须是DataType类的子类。 在Spark中,我们可以将DataFrame列修改(或转换)为以下类型,它们都是DataType类的子类: ArrayType ...
("jdbc:oracle") // 修改数据库 SQLType 到 Spark DataType 的映射关系(从数据库读取到Spark中) override def getCatalystType(sqlType: Int, typeName: String, size: Int, md: MetadataBuilder): Option[DataType] = { if (sqlType==Types.TIMESTAMP || sqlType== -101 || sqlType== -102) { /...
(从数据库读取到Spark中)override defgetCatalystType(sqlType:Int,typeName:String,size:Int,md:MetadataBuilder):Option[DataType]={if(sqlType==Types.TIMESTAMP||sqlType==-101||sqlType==-102){// 将不支持的 Timestamp with local Timezone 以TimestampType形式返回Some(TimestampType)}elseif(sqlType=...