split函数会返回一个数组,数组中的每个元素都是原字符串被分隔符拆分后的子字符串。 提供具体的SparkSQL代码示例来展示如何拆分字符串: 假设我们有一个DataFrame,其中有一列名为data,包含逗号分隔的字符串。我们想要将这些字符串拆分成多个行,每行包含一个子字符串。 sql SELECT explode(split(data, ',')) AS ...
是指在使用SparkSQL进行数据处理时,需要将字符串按照指定的分隔符进行拆分,以便进行进一步的数据分析和处理。 拆分字符串在数据处理中非常常见,可以用于处理日志数据、CSV文件等。在SparkSQL中,可以使用内置的函数来实现字符串的拆分操作。 常用的拆分字符串的函数有: split函数:该函数可以按照指定的分隔符将字符串拆分...
3. 拆分列并转换成多行 我们可以使用split函数将列拆分成多行,并使用explode函数将数组转换成多行。 AI检测代码解析 import org.apache.spark.sql.functions._ val result = df.withColumn("value", split($"values", ",")) .withColumn("value", explode($"value")) result.show() 1. 2. 3. 4. 5....
frompyspark.sql.functionsimportsplit,explode# 定义拆分函数defsplit_numbers(df):returndf.withColumn("number",explode(split(df["numbers"],","))) 1. 2. 3. 4. 5. 解释: split函数会将字符串按逗号拆分。 explode函数则将拆分后的数组展平为多条记录。 步骤3:应用拆分函数 现在,我们将上述拆分函数应用...
在Spark SQL中,可以使用一系列函数来拆分一串数字并取其平均值。以下是一种可能的解决方案: 1. 首先,我们需要将一串数字分割成单独的数字。可以使用`split`函数来实现这一点,该函数使用指...
sql( """ |select |words,count(1) as cnt |from |(select | explode(split(value,'\\s+')) as words | from ff)o | group by words |""".stripMargin ) words.show(100,false) words.printSchema() import spark.implicits._ val ds1:DataFrame = df.flatMap( row => { val line: String...
lateral view + explode() explode函数可以把数组分割为多行,比如, > SELECT explode(array(10, 20)); 10 20 lateral view使用表生成函数将每个输入行转换为0或多个输出行。最常见的用法是和explode函数一起使用。 sql_content = '''select `科目`, split(temp1, ':')[0] as `姓名`, split(temp1, '...
split(string1,pat1):以pat1正则分隔字符串string1,返回数组。如split('a,b,c',',')返回["a","b","c"] substr(string1,index1,int1):以index位置起截取int1个字符。如substr('abcde',1,2)返回'ab' 聚合函数 count():统计行数 sum(col1):统计指定列和 ...
split(",");Person(fields(0),fields(1). toInt)}).toDS res0: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [name: string, age: Long] 3.3DataSet转换为RDD 调用rdd方法即可。 1)创建一个DataSet scala> val DS = Seq(Person("zhangcuishan", 32)).toDS() DS: org.apache.spark.sql.Dataset[...
4.1 SparkSQL定义UDF函数 返回值为数组的UDF # 构建一个RDDrdd=sc.parallelize([["hadoop spark flink"],["java python spark"]])df=rdd.toDF(["line"])# TODO 1:SparkSession.udf.register()defsplit_line(data):returndata.split(" ")udf2=spark.udf.register("udf1",split_line,ArrayType(StringType...