val list2: List[Double] = list.map(Math.pow(_, 2)) val list3: List[Int] = list.map(i => i * i) println(list2) println(list3) /** * flatMap方法:接收一个函数f:参数类型为String(list中每个元素的类型是String),返回值类型为集合类的类型 * 会将list中的每一个元素依次传递给函数f,...
示例 objectDemo{defmain(args:Array[String]){varmyList=Array(1.9,2.9,3.4,3.5)// Print all the array elements for ( x <- myList ) { println( x ) } // Summing all elements var total = 0.0; for ( i <- 0 to (myList.length - 1)) { total += myList(i); } println("Total i...
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,...
selectinitcap("spaRk sql");--SPARKSQLselectupper("sPark sql");--spark sql selectlower("Spark Sql"); 7. length 返回字符串的长度。 代码语言:javascript 复制 --返回4selectlength("Hive"); 8. lpad / rpad 返回固定长度的字符串,如果长度不够,用某种字符进行补全。 lpad(str, len, pad):左补全 ...
(l,r))=>LessThanOrEqual(l,r)caseNot(LessThan(l,r))=>GreaterThanOrEqual(l,r)caseNot(GreaterThanOrEqual(l,r))=>LessThan(l,r)caseNot(LessThanOrEqual(l,r))=>GreaterThan(l,r)// in按`hashCode'重新排序caseIn(value,list)iflist.length>1=>In(value,list.sortBy(_.hashCode()))case_...
執行Apache Spark SQL 陳述式SQL (結構化查詢語言) 是最常見且廣泛使用的語言,可用於查詢及轉換資料。 Spark SQL 可作為 Apache Spark 的擴充功能,可讓您使用熟悉的 SQL 語法來處理結構化資料。確認核心已就緒。 當您在 Notebook 中的核心名稱旁邊看到一個空心圓時,表示核心已準備就緒。 實心圓表示核心忙碌中。
spark-sql 启动的时候类似于spark-submit可以设置部署模式资源等,可以使用 bin/spark-sql –help 查看配置参数。 需要将hive-site.xml放到${SPARK_HOME}/conf/目录下,然后就可以测试 show tables; select count(*) from student; 3. thriftserver thriftserver jdbc/odbc的实现类似于hive1.2.1的hiveserver2,可以...
catalog.listColumns("us_delay_flights_tbl") Import the notebook from the book’s GitHub repo and give it a try. Caching SQL Tables Although we will discuss table caching strategies in the next chapter, it’s worth mentioning here that, like DataFrames, you can cache and uncache SQL ...
然后,你将创建一个 Jupyter Notebook 文件,并使用它针对 Apache Hive 表运行 Spark SQL 查询。 Azure HDInsight 是适用于企业的分析服务,具有托管、全面且开源的特点。 用于 HDInsight 的 Apache Spark 框架使用内存中处理功能实现快速数据分析和群集计算。 使用 Jupyter Notebook,可以与数据进行交互、将代码和...
Writing data using SQL: --Create a new table, throwing an error if a table with the same name already exists:CREATETABLEmy_tableUSINGio.github.spark_redshift_community.spark.redshift OPTIONS ( dbtable'my_table', tempdir's3n://path/for/temp/data'url'jdbc:redshift://redshifthost:5439/data...