解决方案是在调用函数前进行类型检查。 性能问题:动态调用函数可能会带来一定的性能开销。解决方案是尽量减少动态调用的次数,或者缓存常用的函数对象。 参考链接 Spark SQL Functions SparkSession 通过以上内容,你应该能够理解如何在Scala中将Spark SQL函数名作为参数传递,并解决相关的问题。
spark SQL正式版本:1.3版本,此版本中推出了DataFrame,取代了原有的ShchemaRDD Spark SQL DataSet诞生:1.6版本,他更加的强约束 SQL spark sql 和hive的sql语法几乎没有区别,主要用于查询数据。而且生产上代码应多食用DF和DS的API避免直接使用SQL,因为一般做的是平台,是针对用户的web UI上的sql进行API封装,其次SQL不...
import org.apache.spark.sql.functions.col val dataFrameNew2 = df.withColumn("ClassCode", col("ClassCode") * 100) val dataFrameNew3 = df.withColumn("ClassCode", buildClassCode(col("ClassCode"))) dataFrameNew2.show() dataFrameNew3.show() println(s"===以上为 withColumn 更改现有列的值 =...
大数据学习日志——scala实现sparkSQL的UDAF UDAF全称时User Defined Aggregate Function,即用户自定义集合函数,就是多个输入值一个输出值的函数。 首先思考聚合函数,怎么使用函数把多个值合成一个值。 先不考虑sparkSQL提供的开发api,考虑多个值聚合,首先得想到有个函数,接收多个单独的数值,进行函数计算,可以是一个函数...
在精读sparksql源码之前,我们需要有一定的scala语法知识,来保证能够看懂sparksql代码,并上手调试。 有同学不会scala,就会有一种恐惧心理,其实不用怕,因为我一开始也不会scala代码。我是边看sparksql源码,边学习语法,看到不懂的地方,就从网上搜索相关的语法,把相关语法弄懂了之后,再写个scala的测试类,实现一个案例执...
注意：直接使用col方法需要import org.apache.spark.sql.functions._SQL语法 如果想使用SQL风格的语法，需要将DataSet注册成表 personDS.registerTempTable("person")//查询年龄最大的前两名 val result = sparkSession.sql("select * from person order by age desc limit 2")//保存结果为json文件。注意：如果不...
9、scala隐式类 10、foldLeft 后记 大家想要获取《sparksql内核心剖析》电子书的话,一定记得公众号后台发 sparksql源码这几个字,中间不要有空格,也不要加-。错误的示范:【spark-sql源码】、【spark sql源码】 这样是不会返回的,因为我设置的是精准匹配,看到有好多小伙伴发错了 这篇文章总结一下我在学习spark ...
spark Sql DataFrame遍历取出每一行数据 scala dataframe遍历,遍历集合的方法1.用foreach循环遍历一个集合foreach接收一个函数作为参数。定义的函数应该接收一个元素作为输入参数,然后不要返回任何的东西。输入的参数的类型应该匹配集合中的类型。随着foreach的执行,它每
import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.functions._ import scala.util.Random val ss = SparkSession.builder().master("local").appName("jntm").getOrCreate() // 创建数据 val df = ss.createDataFrame(Seq( ("zhao liang", "母", 16.0), ("liu cheng", "母",...
个普通的scala函数 //接收两个数组,返回一个距离 val dist = (arr1: Array[Int], arr2: Array[Int]) => { //欧式距离 //每个测试点与距离点的距离 arr1.zip(arr2).map(tp => Math.pow(tp._1 - tp._2, 2)).sum } spark.udf.register("dist", dist) val distDf = spark.sql( """ ...