spark sql中有一个函数叫作explode，类似于mysql中的unnest，这个函数用于将一行数据展开成多行 例如你有一张表，想要进行行列转换，可以使用下面的查询语句 select explode(array(col1,col2,col3,col4)) , col5, col6 from tb1 或者这样的查询语句 select explode(array(struct('col1',col1),struct('col2...
1. 只使用 sql 实现 此类方法会带来 shuffle 的开销,collect_list 也不能保证数据的顺序,同时要保证 group 字段全局唯一,否则结果会出错。 SELECT key, values, collect_list(value + 1) AS values_plus_one FROM t1 LATERAL VIEW explode(values) T AS value GROUP BY key,values 2. 使用 udf 的方式 使...
使用explode函数,我们可以将每个用户的兴趣爱好分解成单独的行,方便后续的分析。 代码示例 以下是使用 Spark SQL 的explode函数的一个简单示例: frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportexplode,col# 创建 SparkSessionspark=SparkSession.builder.appName("Explode Example").getOrCreate()# 示例...
importorg.apache.spark.sql.functions.explodevalexplodedDF=df.select($"id",explode($"numbers").alias("number"))explodedDF.show() 1. 2. 3. 在上述代码中,我们使用select函数选择id列,并使用explode函数将numbers列拆分为多行。拆分后的元素将被命名为number。最后,我们使用show函数打印拆分后的DataFrame。
本文整理的两种办法是使用Spark中的stack函数和lateral view+explode函数, stack() stack(n, expr1, ..., exprk) - 会将expr1, ..., exprk 分割为n行. df_pivot.createOrReplaceTempView('v_pivot') sql_content='''select`科目`, stack(4, '张三', `张三`, '王五', `王五`, '李雷', `李雷...
函数名: * 包名: org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Multiply 解释: expr1 * expr2 - Returnsexpr1*expr2. 函数名: + 包名: org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Add 解释: expr1 + expr2 - Returnsexpr1+expr2. 函数名: - 包名: org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Subtract 解释...
Spark.Sql 程序集: Microsoft.Spark.dll 包: Microsoft.Spark v1.0.0 为给定数组或映射列中的每个元素创建一个新行。 C# 复制 public static Microsoft.Spark.Sql.Column Explode(Microsoft.Spark.Sql.Column column); 参数 column Column 要应用的列 返回 Column Column 对象 适用于 产品版本 Microso...
Lead 和 Lag 函数. 分析函数 ROW_NUMBER() 从1开始,按照顺序,生成分组内记录的序列,比如,按照pv降序排列,生成分组内每天的pv名次,ROW_NUMBER()的应用场景非常多,再比如,获取分组内排序第一的记录;获取一个session中的第一条refer等。 RANK() 生成数据项在分组中的排名,排名相等会在名次中留下空位 ...
Spark SQL是Apache Spark的一个模块,它提供了用于处理结构化数据的高级数据处理接口。Spark SQL支持使用SQL查询和DataFrame API进行数据操作和分析。 对于无法查...
explode函数:该函数可以将数组类型的列拆分成多行。语法如下:explode(e: Column): Column示例:import org.apache.spark.sql.functions._ val df = spark.createDataFrame(Seq((Array("John", "Doe")), (Array("Jane", "Smith"))) 代码语言:txt 复制 .toDF("name_array") val result = df.select(explod...