7. json.createOrReplaceGlobalTempView("people"); 8. Dataset<Row> temp = session.sql("select * from people"); 9. Dataset<Row> global = session.sql("select * from global_temp.people"); 10. Dataset<Row> global1 =
sparksql 聚合函数first_value sql中聚合函数的用法 3-1 对表进行聚合查询 聚合函数:用于汇总的函数 聚合:将多行汇总为一行 COUNT:计算表中的记录数(行数) 通常,聚合函数会对NULL以外的对象进行汇总,所有的聚合函数,如果以列名为参数,那么在计算之前就已经把 NULL 排除在外了。 但是只有COUNT函数例外,COUNT函数的...
first_value函数用于取当前行所对应窗口的第一条数据的值。窗口函数的使用限制如下:窗口函数只能出现在select语句中。窗口函数中不能嵌套使用窗口函数和聚合函数。窗口函数不能和同级别的聚合函数一起使用。参数的数据类型。示例数据为便于理解函数的使用方法,本文为您提
This function is used to obtain the value of the first data record in the window corresponding to the current row.The restrictions on using window functions are as follow
问Spark SQL可以通过聚合在一个组中使用FIRST_VALUE和LAST_VALUE (但这不是标准的)EN1） 窗口函数 ...
first_value & last_value first_value(field) :取分组内排序后,截止到当前行的第一个值 last_value(field) :取分组内排序后,截止到当前行的最后一个值 例: 1 2 3 4 5 6 7 8 ssc.sql( """ |select cookieid,createtime,pv, |row_number() over(partition by cookieid order by pv desc) as ...
option("header", value = true) .csv("dataset/pm_final.csv") import org.apache.spark.sql.functions._ // 需求1:不同年,不同来源,pm值的平均数 // select source, year, avg(pm) as pm from ... group by source, year val postAndYearDF = pmFinal.groupBy('source, 'year) .agg(avg('...
first_value(...) over(partition by ... order by ...)--求分组内的第一个值。 last_value(...) over(partition by ... order by ...)--求分组内的最后一个值。 lag() over(partition by ... order by ...)--取出前n行数据。
常用spark sql整理 https://3620145 1. 条件判断 if(条件判断,true,false) case when 条件1 then 值 when 条件2 then 值 else 默认值 end 字段名称 2. parse_url 解析url字符串 parse_url(url, url部分,具体字段) url部分:HOST,QUERY 3. map 格式解析,列名[字段]...
("string_column",StringType,nullable=true),StructField("date_column",DateType,nullable=true)))val rdd=spark.sparkContext.parallelize(Seq(Row(1,"First Value",java.sql.Date.valueOf("2010-01-01")),Row(2,"Second Value",java.sql.Date.valueOf("2010-02-01")))val df=spark.createDataFrame(...