element_at 元素在集合中查找 select element_at((select collect_list(id) col from data),int(id)) from data ; filter 过滤 SELECT filter(array(1, 2, 3), x -> x % 2 == 1);[1,3] slice 数组切数组 SELECT slice(array(1, 2, 3, 4), 2, 5);[2,3,4] transform 数组元素map SELEC...
Microsoft.Spark.Sql 程序集: Microsoft.Spark.dll 包: Microsoft.Spark v1.0.0 可用于数据帧操作的函数。 C#复制 publicstaticclassFunctions 继承 Object Functions 展开表 Abs(Column) 计算绝对值。 Acos(Column) 以弧度为单位的column反余弦值,好像由java.lang.Math.acos计算。
从源码里看到,array相关函数主要分为四类: array_funcs(一般的array函数,比如取最大、最小、包含、切片等) collection_funcs(集合类的操作,比如数组求size、反转、拼接等) map_funcs(从map结构中衍生出来的函数,比如element_at) lambda_funcs(这几种函数中当属lambda_funcs最骚气,学起来会比较难,但可真是太灵活...
Spark.Sql 組件: Microsoft.Spark.dll 套件: Microsoft.Spark v1.0.0 如果資料行是陣列,則傳回中 value 指定索引處的陣列專案。如果資料行是對應,則傳回中 value 指定索引鍵的值。 C# 複製 [Microsoft.Spark.Since("2.4.0")] public static Microsoft.Spark.Sql.Column ElementAt (Microsoft.Spark.Sql....
@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....
TreeNode继承product类,通过Product类中的方法(productArity、productElement、productIterator)来操纵TreeNode实现类的参数 mapProductIterator: 9、scala隐式类 Scala中有个隐式转换系统,包括隐式参数 、隐式类、隐式对象等。 Scala中的隐式类是对类功能增强的一种形式。
SQL在Spark执行要经历以下几步: 用户提交SQL文本 解析器将SQL文本解析成逻辑计划 分析器结合Catalog对逻辑计划做进一步分析,验证表是否存在,操作是否支持等 优化器对分析器分析的逻辑计划做进一步优化,如将过滤逻辑下推到子查询,查询改写,子查询共用等 Planner再将优化后的逻辑计划根据预先设定的映射逻辑转换为物理执行计...
toDF df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [name: string, age: int] scala> val rdd = df.rdd rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[org.apache.spark.sql.Row] = MapPartitionsRDD[46] at rdd at <console>:25 scala> val array = rdd.collect array: Array[org.apache.spark.sql.Row] = Array([...
Spark 相关依赖包的版本为 2.3.2,如 spark-core、spark-sql。 Elasticsearch 数据 schema { "settings":{ "number_of_replicas":1 }, "mappings":{ "label":{ "properties":{ "docId":{ "type":"keyword" }, "labels":{ "type":"nested", ...
importorg.apache.spark.sql._valsc=//existing SparkContextvalsqlContext=newSQLContext(sc)//Get some data from a Redshift tablevaldf:DataFrame=sqlContext.read .format("io.github.spark_redshift_community.spark.redshift") .option("url","jdbc:redshift://redshifthost:5439/database?user=username&...