@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....
避免直接修改源码:除非你是一个经验丰富的Spark开发人员并且清楚自己在做什么,否则不建议直接修改Spark SQL的源码。这是因为直接修改源码可能会导致不稳定或与其他功能冲突的问题。更好的方法是向Spark社区提交问题报告,并在可能的范围内使用Spark提供的配置选项或工作区来解决特定问题。 使用第三方库:如果Spark SQL无法...
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。
在Spark SQL的运行架构中,逻辑计划(logical plan)贯穿了大部分过程,其中,Catalyst的SqlParser、Analyzer、Optimizer都要对逻辑计划进行操作;最终形成可执行的物理计划(physical plan)。 sqlContext是使用sqlContext.sql(sqlText)提交用户的查询语句,调用DataFrame(this,parseSql(sqlText))对SQL语句进行处理,执行流程如下: ...
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 ...
首先很直观的是直接把DateType cast 成 LongType, 如下: df.select(df.col("birth").cast(LongType)) 但是这样出来都是 null, 这是为什么? 答案就在org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Cast中, 先看 canCast 方法, 可以看到 DateType 其实是可以转成 NumericType 的, 然后再看下面castToLong的方法...
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...
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...
Spark.Sql.Types Assembly: Microsoft.Spark.dll Package: Microsoft.Spark v1.0.0 The base type of all Spark SQL data types. Note that the implementation mirrors PySpark: spark/python/pyspark/sql/types.py The Scala version is spark/sql/catalyst/src/main/scala/org/apache/spark/sql/types/*....