a_gen: (i:Int)Ascala>defb_gen(i:Int) =B((1to10).map(a_gen).toList, (1to10).map(j =>s"key_$j"-> a_gen(j)).toMap, (1to10).map(j => j ->s"value_$j").toMap, (1to10).map(j => a_gen(j) ->s"value_$j").toMap) b_gen: (i:Int)Bscala>valdata = (1to...
val city_ip_rdd: RDD[(Long, Long, String, String)] = sc.textFile("E:\\data\\ip.txt").map(x=>x.split("\\|")).map(x=>(x(2).toLong,x(3).toLong,x(x.length-2),x(x.length-1))) //运营商日志数据 val ipsRDD: RDD[String] = sc.textFile("E:\\data\\20090121000132.394...
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var map=Map[String,String]() val arr= datum.split(":") map+= (arr(0) -> arr(1)) map }case_ =>thrownewRuntimeException(s"Unsupported type: ${castType.typeName}") } } } 如上,添加一个适配Map类型即可 第三步: 对这个工程打包,最终生成一个jar包,必须叫做example.jar 然后导入这个新包...
show() // +---+ // | value| // +---+ // |Name: Justin| // +---+ // 对于Dataset[Map[K,V]],没有预定义的编码器,需要显式定义 implicit val mapEncoder = org.apache.spark.sql.Encoders.kryo[Map[String, Any]] // 原始类型和case类也可以定义为 // implicit val stringIntMapEncod...
map不能，但是有单独的算子可以实现的
先给出一个结论:spark sql支持array、struct类型的比较,但不支持map类型的比较(Hive也是如此)。 那是怎么比较的呢? 先来看一下sparksql支持的数据类型 数字类型 TimestampType:代表包含字段年,月,日,时,分,秒的值 DateType:代表包含字段年,月,日的值 ...
select 1 id, str_to_map("k1:v1,k2:v2") map union select 2 id, map("k1","v1","k2","v2") map 2)报错信息 org.apache.spark.sql.AnalysisException: Cannot have map type columns in DataFrame which calls set operations(intersect, except, etc.), but the type of column map is map<...
本篇文章主要介绍SparkSQL/Hive中常用的函数,主要分为字符串函数、JSON函数、时间函数、开窗函数以及在编写Spark SQL代码应用时实用的函数算子五个模块。 字符串函数 1. concat 对字符串进行拼接:concat(str1, str2, ..., strN) ,参数:str1、str2...是要进行拼接的字符串。