接下来,我们可以在 Python 脚本中导入必要的模块并初始化 Spark 会话。 # 导入必要的模块frompyspark.sqlimportSparkSession# 初始化 Spark 会话spark=SparkSession.builder \.appName("Get First Element of Array")\.getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 5. 6.
Spark SQL提供了内置函数如array_position(),可以方便地查找数组中某个特定元素的位置。函数的基本语法如下: array_position(array,element) 1. array:我们要搜索的数组。 element:我们要查找的位置的元素。 如果元素存在,array_position()函数会返回该元素的第一个位置(从1开始),如果不存在,则返回0。 2.1 示例 ...
@transientprivate[sql]lazy val interpretedOrdering:Ordering[ArrayData]=newOrdering[ArrayData]{private[this]val elementOrdering:Ordering[Any]=elementType match{casedt:AtomicType=>dt.ordering.asInstanceOf[Ordering[Any]]casea:ArrayType=>a.interpretedOrdering.asInstanceOf[Ordering[Any]]cases:StructType=>s....
collect array: Array[org.apache.spark.sql.Row] = Array([zhangsan,30], [lisi,40]) 注意:此时得到的RDD存储类型为Row scala> array(0) res28: org.apache.spark.sql.Row = [zhangsan,30] scala> array(0)(0) res29: Any = zhangsan scala> array(0).getAs[String]("name") res30: String ...
interpretedOrdering.asInstanceOf[Ordering[Any]] case udt: UserDefinedType[_] => getInterpretedOrdering(udt.sqlType) } } 处理四种类型:AtomicType(原子类型:一种内部类型,用于表示所有非null、UDT、数组、结构和映射)、ArrayType(数组的类型)、StructType(struct类型)、UserDefinedType(用户自定义的类型)...
object SparkPi {// 必须是object,如果在IDEA创建文件的时候写为class,main函数是无法加载的。defmain(args: Array[String]){valspark=SparkSession .builder() .appName("SparkPi") .getOrCreate() 检查主类代码配置。 valspark=SparkSession .builder() .appName("SparkPi") .config("key1","value1") ...
# 初始化spark sessionspark_session=SparkSession.builder \.master("local")\.appName("sparkify")\.getOrCreate()# 加载数据与持久化src="data/mini_sparkify_event_data.json"df=spark_session.read.json(src)# 构建视图(方便查询)df.createOrReplaceTempView("sparkify_table")df.persist()# 查看前5行数据...
complexTypeCreatorevalSparkSql支持复杂数据结构,比如Array,Map,Struct,这类Expression支持在sql语句上生成它们,比如select array。常用于Projection类型。 Generatoreval支持flatmap类似的操作,即将Row转变为多个Row,支持Explode和自定义UserDefinedGenerator两种,其中Explode支持将数组和map拆开为多个Row。
defmain(args: Array[String]): Unit = { //多行格式化字符串 //在封装JSON或SQL时比较常用 // |默认顶格符 println( s""" | Hello | ${name} """.stripMargin) } } 输入输出 输入 从屏幕(控制台)中获取输入 object ScalaIn { defmain(args: Array[String]): Unit = { ...
ArrayRemove(Column, Object) 从给定数组中删除等于 元素的所有元素。 ArrayRepeat(Column, Column) 创建一个数组, left 其中包含参数重复参数 right 给定的次数。 ArrayRepeat(Column, Int32) 创建一个数组, left 其中包含参数重复的 count 次数。 ArraySort(Column) 按升序对输入数组进行排序。 输入数组的元素...