该列的列名为id,类型为pyspark.sql.types.LongType,数值为区间[start,end),间隔为step(即:list(range(start,end,step)) ) .sql(sqlQuery):查询SQL 并以DataFrame 的形式返回查询结果 .stop():停止底层的SparkContext .table(tableName):以DataFrame的形式返回指定的table 三、DataFrame 创建 在一个SparkSession ...
1、Spark运行时用到的hash函数,与Hive的哈希算法不同,如果使用hash(),结果和Hive的hash()会有差异 2、Hive和SparkSQL使用grouping sets生成的GROUPING_ID不一致 3、regexp_extract未匹配上的话,在HIVE里返回是null,但在Spark里返回是空字符 示例: regexp_extract(‘00000000’, '^(0{1,})?([0-9a-zA-Z]...
spark-sql \ --master spark://hdp-1:7077 \ --executor-memory 512m \ --total-executor-cores 2 \ --jars /root/mysql-connector-java-5.1.39.jar \ --driver-class-path /root/mysql-connector-java-5.1.39.jar 基本操作: 1.创建表: create table person1(id int,name string,age int) row fo...
将一个group by中单一维度分组后进行聚合,等价于将不同维度的GROUP BY结果集进行UNION ALL 27.grouping_id 标记出属于哪一类维度组合,相同的组合方式grouping_id的结果一样 28.rollup 以左侧维度为主聚合维度进行层级聚合,所有维度都为NULL时代表全部数据,rollup是cube的子集;可以快速实现由左及右的下钻分析。 29....
GroupingId(String, String[]) 傳回群組中相異專案的數目。 GroupingId(Column[]) 傳回群組中相異專案的數目。 C# publicstaticMicrosoft.Spark.Sql.ColumnGroupingId(paramsMicrosoft.Spark.Sql.Column[] columns); 參數 columns Column[] 要套用的資料行 ...
SELECTname,grouping_id(),sum(age),avg(height)FROMtestGROUPBYcube(name,height); 这里grouping_id常用的入参为空,其含义为所有列都作为输入,其他只输入部分列的情况按照上面注释的求解方式求解即可,其实也是bitmask的一种计算,上面SQL得到的结果为 cube(name, height)我们知道其实就是grouping sets ((name, heigh...
first 第一个值 select first(id) from data;1 grouping_id 分组的ID select grouping_id(),id,user_id,count(1) from data group by cube(id,user_id); 类似hive的grouping__id last 最后一个值 select last(id) from data;5 max_by 按照第二个参数的最大值,取对应第一个参数值 SELECT max_by(...
GroupingId(String, String[]) 返回组中非重复项的数目。 Hash(Column[]) 计算给定列的哈希代码,并将结果作为 int 列返回。 Hex(Column) 计算给定列的十六进制值。 Hour(Column) 从给定的日期/时间戳/字符串中提取整数形式的小时数。 Hours(Column) 将数据分区为小时时间戳的转换。 Hypot(Column, Column) sqr...
ORDER BY CustomerId DESC, stockCode DESC 如果我们想求整个股票的数量而不是根据客户和股票分组则通过下面这个SQL语句: -- SQL SELECT CustomerId, stockCode, sum(Quantity) FROM dfNoNull GROUP BY customerId, stockCode GROUPING SETS((customerId, stockCode),()) ...
上述SQL 语句的意思就是对数据按 id 列进行分组,然后在每个分组内对 quantity 列进行求和。 Group By 语句除了上面的简单用法之外,还有更高级的用法,常见的是 Grouping Sets 、 RollUp 和 Cube ,它们在 OLAP 时比较常用。其中, RollUp 和 Cube 都是以 Grouping Sets 为基础实现的,因此,弄懂了 Grouping Sets ,...