查询数组指定位置元素:我们可以使用SparkSql的内置函数element_at来查询数组中指定位置的元素。可以使用以下代码查询数组中的指定位置元素: valquery2="SELECT id, element_at(fruits, 2) AS second_fruit FROM myTable"valresult2=spark.sql(query2)result2.show() 1. 2. 3. 4. 数组过滤 过滤包含指定元素的...
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...
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...
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。
Microsoft.Spark.Sql 程序集: Microsoft.Spark.dll 包: Microsoft.Spark v1.0.0 如果列为数组,则返回 中给定索引处value的数组元素。 如果列为 map,则返回 中value给定键的值。 C# [Microsoft.Spark.Since("2.4.0")]publicstaticMicrosoft.Spark.Sql.ColumnElementAt(Microsoft.Spark.Sql.Column column,objectvalue...
大家对简单数据类型的比较都很清楚,但是针对array、map、struct这些复杂类型,spark sql是否支持比较呢?都是怎么比较的?我们该怎么利用呢?先给出一个结论:spark sql支持array、struct类型的比较,但不支持map类型的比较(Hive也是如此)。 那是怎么比较的呢?
先给出一个结论:spark sql支持array、struct类型的比较,但不支持map类型的比较(Hive也是如此)。 那是怎么比较的呢? 先来看一下sparksql支持的数据类型 数字类型 TimestampType:代表包含字段年,月,日,时,分,秒的值 DateType:代表包含字段年,月,日的值 ...
sparksql源码中有太多这样的应用。 比如QueryPlan类中mapExpressions方法: 比如TreeNode类中legacyWithNewChildren方法: 3、柯里化函数 柯里化(Currying)函数是一个带有多个参数,并引入到一个函数链中的函数,每个函数都使用一个参数。 比如ParseDriver中的parse方法: ...
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...
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&...