org.apache.spark.sql.functions类。 内置函数基本都在这个类里面。包括聚合函数,集合函数,日期时间函数,字符串函数,数学函数,排序函数,窗口函数等。约有299个函数。 测试数据:{"EMPNO": 7369,"ENAME": "SMITH","JOB": "CLERK","MGR": 7902,"HIREDATE": "1980-12-17 00:00:00","SAL": 800.00,"COMM...
spark.sql.files.minPartitionNum默认并行度建议的（不保证）最小拆分文件分区数。如果未设置，默认值为s...
--returnthe concatenationofstr1、str2、...,strN--SparkSQL selectconcat('Spark','SQL'); 2. concat_ws 在拼接的字符串中间添加某种分隔符:concat_ws(sep, [str | array(str)]+)。 参数1:分隔符,如 - ;参数2:要拼接的字符串(可多个) 代码语言:javascript 复制 --returnthe concatenationofthe stri...
Microsoft.Spark.Sql.Catalog 程序集: Microsoft.Spark.dll 包: Microsoft.Spark v1.0.0 重载 ListFunctions() 返回在当前数据库中注册的函数的列表。 这包括所有临时函数。DataFrame包含类名、数据库、说明、是否为临时以及每个函数的名称。 ListFunctions(String) ...
public static Microsoft.Spark.Sql.Column CollectList (Microsoft.Spark.Sql.Column column); 参数 column Column 要应用的列 返回 Column Column 对象 适用于 Microsoft.Spark latest 产品版本 Microsoft.Spark latest CollectList(String) 返回具有重复项的 对象的列表。 C# 复制 public static Microsoft.Spark...
// 需要导入 spark sql 内置的函数包importorg.apache.spark.sql.functions._valspark=SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate()valempDF=spark.read.json("/usr/file/json/emp.json")// 注册为临时视图,用于后面演示 SQL 查询empDF.createOrReplaceTempView("emp")...
一:Sparksql列操作 1.初始化SparkContext及数据: import java.util.Arrays import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SparkSession, functions} import org.apache.spark.sql.functions.{col, desc, length, row_number,...
sql语句,需要取出多个字段列中的最大值和最小值 9.explode会过滤空值的数据 10.udf Spark官方UDF使用文档:Spark SQL, Built-in Functions 11.空值 表A需要筛选出a中不等于aaa的数据(a字段有空值) 错误:select * from A where a != 'aaa'(空值数据也被过滤了) ...
③在使用sql函数时之前要导包 import org.apache.spark.sql.functions._ 1. 2、具体DataSet项目操作练习如下 object Retail_dbTest{ case class Customers(id:String,fname:String,lname:String,email:String,password:String,street:String,city:String,state:String,zipcode:String) ...
import org.apache.spark.sql.{SparkSession, functions}objectFunctionApp { def main(args: Array[String]): Unit={ val spark=SparkSession.builder()//.master("local[2]")//.appName("AnalyzerTrain")//.getOrCreate() import spark.implicits._ ...