SparkSession} object CreateDFDS3 { case class Person(id:Int,name:String,age:Int) def main(args: Array[String]): Unit = { //1.创建SparkSession val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("SparkSQL") .getOrCreate...
2).reduceByKey 实现 WordCount(简单流程) 3).reduceByKey 实现 WordCount(终极流程) 一、先看结论 1.从Shuffle的角度 reduceByKey 和 groupByKey都存在shuffle操作,但是reduceByKey可以在shuffle之前对分区内相同key的数据集进行预聚合(combine),这样会减少落盘的数据量,而groupByKey只是进行分组,不存在数据量减少的...
1)group by是分组函数,partition by是分析函数(然后像sum()等是聚合函数) 2)在执行顺序上partition by应用在以上关键字之后,实际上就是在执行完select之后,在所得结果集之上进行partition,group by 使用常用sql关键字的优先级(from > where > group by > having > order by) 3)partition by相比较于group by,...
1)group by是分组函数,partition by是分析函数(然后像sum()等是聚合函数) 2)在执行顺序上partition by应用在以上关键字之后,实际上就是在执行完select之后,在所得结果集之上进行partition,group by 使用常用sql关键字的优先级(from > where > group by > having > order by) 3)partition by相比较于group by,...
可以通过注册临时表的形式，再利用spark.sql，就可以直接使用sql语句进行group by和后续操作了。#注册临时...
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) 正确:select * from A where (a != 'aaa' or a is null) 12.ARRAY的相关操作 ...
group by是SELECT语句的从句,用来指定查询分组条件,主要用来对查询的结果进行分组,相同组合的分组条件在结果集中只显示一行记录。使用group by从句时候,通过添加聚合函数(主要有COUNT()、SUM、MAX()、MIN()等)可以使数据聚合。 sqlContext.sql("select area,memberType,product,sum(price) as total from orderTempTabl...
{SaveMode, SparkSession} import org.apache.spark.sql.types.{FloatType, IntegerType, StringType, StructField, StructType} /** * 写入MYSQL数据时,使用本地运行,读取的时候使用集群运行 */ object MySQLWrite { def main(args: Array[String]): Unit = { // 1. 创建SparkSession对象 val spark = ...
是一种用于对数据进行分组的操作。它将数据集按照指定的列进行分组,并返回每个分组的结果。 分类: GROUP BY操作属于关系型数据库中的一种数据操作,用于对数据进行分组。 优势: 1. 数据分组:...
SQL是一种广泛使用的关系型数据库管理系统语言,用于对数据库中的数据进行查询和管理。GROUP BY语句和聚合函数是SQL中的两个重要概念,用于对数据进行分组和计算。 1、GROUP BY语句 GROUP BY语句用于将查询结果按照指定的列进行分组。这样可以将数据按照不同的维度进行聚合,得到更有意义的结果。GROUP BY语句通常与聚合...