spark sql表达式中的IF和ELSE语句 在Spark SQL表达式中,IF和ELSE语句用于根据条件执行不同的操作。它们可以在SELECT语句中使用,以根据特定条件返回不同的值。 IF语句的语法如下: IF(condition, value_if_true, value_if_false) 其中,condition是一个布尔表达式,value_if_true是在条件为真时返回的值,value_if_fals...
Apache Spark是一种广泛使用的大规模数据处理框架,而Spark SQL是其重要组成部分,专门用于处理结构化数据。处理数据时,我们常常需要对某些条件进行判断,Spark SQL也不例外。在本文中,我们将探讨Spark SQL中对if_else判断的支持,并通过代码示例加以说明。 SparkSQL的条件表达式 在Spark SQL中,我们可以使用CASE WHEN语句实...
WHEN City IS NULL THEN Country ELSE City END); 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 说明:将用户按城市排序,如果城市为空按国家排序。 三.条件判断-if函数 1、用处 根据条件判断,更改原始列数据或者新增列。if比case when执行用时更短一点。 2、语法 If(expression,v1,v2) 表达式为真,返回v1, 否则返回v2 ...
publicstaticvoidmain(String[] args) throws JSQLParserException {Stringsql ="SELECT name,SUM(CASE WHEN sb.sblb = '1' THEN 1 ELSE 0 END) AS 待验证, SUM(CASE WHEN sb.sblb = '2' THEN 1 ELSE 0 END) AS 通过,SUM(CASE WHEN sb.sblb = '3' THEN 1 ELSE 0 END) AS 失效 FROM SBMP...
常用spark sql整理 文章引用https://zhuanlan.zhihu.com/p/433620145 1. 条件判断 if(条件判断,true,false) case when 条件1 then 值 when 条件2 then 值 else 默认值 end 字段名称 2. parse_url 解析url字符串 parse_url(url, url部分,具体字段)...
仍然是在SQL中构造临时数据表,如下: 而后我们采取逐步拆解的方式尝试数据透视表的实现: 1. 利用groupby实现分组聚合统计,这一操作非常简单: 2.对上述结果执行行转列,实现数据透视表。这里,SQL中实现行转列一般要配合case when,简单的也可以直接使用if else实现。由于这里要转的列字段只有0和1两种取值,所以直接使用...
Scala中的if/else在Java中的行为类似于三元运算符: val i: Int = if (exp) 1 else 3 并且表达式的任一(或两者)部分可以具有如下面代码中所示的多行代码块。 val i: Int = if (exp) 1 else { val j = System.currentTimeMillis (j % 100L).toInt ...
Spark SQL是Spark用于结构化数据(structured data)处理的Spark模块。 与基本的Spark RDD API不同,Spark SQL的抽象数据类型为Spark提供了关于数据结构和正在执行的计算的更多信息。 在内部,Spark SQL使用这些额外的信息去做一些额外的优化,有多种方式与Spark SQL进行交互,比如: SQL和DatasetAPI。 当计算结果的时候,使用...
insert(data: DataFrame, overwrite: Boolean): Unit = {if (overwrite) {val outputPath = new Path(path)val fs =outputPath.getFileSystem(sqlContext.sparkContext.hadoopConfiguration)if (fs.exists(outputPath)) {fs.delete(outputPath, true)}}data.write.mode(if (overwrite) SaveMode.Overwrite else ...
elseif(splits(i).size>averagesize) { resultsplits.add(split(i)) i++ }else{ startKey=split(i).getStartRow i++; while(totalSize+splits(i).size totalSize+=splits(i).size endKey=splits(i).getEndRow } resultsplits.add(newTableSplit(startKey,endKey,*)) ...