在老的版本中,SparkSQL提供两种SQL查询起始点:一个叫SQLContext,用于Spark自己提供的SQL查询;一个叫HiveContext,用于连接Hive的查询。 是Spark最新的SQL查询起始点,实质上是SQLContext和HiveContext的组合,所以在SQLContex和HiveContext上可用的API在SparkSession上同样是可以使用的。SparkSession内部封装了SparkContext,所以...
SSparkSQLS parkSQ parkSQLS SSparkSQ 补足函数:lpad \ rpad lpad(str, len[, pad]) - Returns str, left-padded with pad to a length of len. If str is longer than len, the return value is shortened to len characters or bytes. If pad is not specified, str will be padded to the lef...
* map方法:接收一个函数f:参数类型为Int(list中每个元素的类型是Int),返回值类型由自己定义 * 会将list中的每一个元素依次传递给函数f,最后返回一个新的list */ // 将里面的每个元素做一次平方 val list2: List[Double] = list.map(Math.pow(_, 2)) val list3: List[Int] = list.map(i => i ...
1.sparksql-shell交互式查询 就是利用Spark提供的shell命令行执行SQL 2.编程 首先要获取Spark SQL编程"入口":SparkSession(当然在早期版本中大家可能更熟悉的是SQLContext,如果是操作hive则为HiveContext)。这里以读取parquet为例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 val spark=SparkSession.builder(...
一:Sparksql列操作 1.初始化SparkContext及数据: import java.util.Arrays import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SparkSession, functions} import org.apache.spark.sql.functions.{col, desc, length, row_number,...
我们可以设置参数spark.sql.adaptive.enabled为true来开启AQE,在Spark 3.0中默认是false,并满足以下条件: 非流式查询 包含至少一个exchange(如join、聚合、窗口算子)或者一个子查询 AQE通过减少了对静态统计数据的依赖,成功解决了Spark CBO的一个难以处理的trade off(生成统计数据的开销和查询耗时)以及数据精度...
//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 = { //标准化屏幕输入 val age : Int = scala.io.StdIn.readInt() ...
读取Parquet 文件除了获取原始的字段内容外,也可以通过 selectExpr 操作获取更多额外的信息,方法位于 org.apache.spark.sql.functions 中,内部包含 collect_list 类似的聚合操作,也包含 count 类似的统计操作,还有 max、min、isnull 等等。 spark.read.parquet(path).selectExpr("count('_c1')").rdd.foreach(row ...
val len = udf{(str:String) => str.length} spark.udf.register("len",len) val ds =spark.read.json("file:///opt/meitu/bigdata/src/main/data/employees.json") ds.createOrReplaceTempView("employees") ds.show() spark.sql("select len(name) from employees").show() 2. UserDefinedAggregate...
val spark = SparkSession.builder.appName("SparkSQLExample").master("local").getOrCreate()val tables = List("t1", "t2", "t2")println(tables.length)for (t <- tables){println(t)}println("1、检查表的最新账期和数量")for (t <- tables) {val sql = "select day_id,count(*) as cnt...