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Hive支持的复杂数据类型包括 Map、Array、Struct,同时Hive支持Spark写入数据。 利用Spark DataFrame 接口写入时(区别于用SparkSQL的SQL text方式)需要先将RDD[T] 转成 DataFrame; 如果T 是简单数据类型、简单数据类型构成的类、单层复杂数据类型,比如Int、case class Foo(id: Int, val: String)、Map<String, Int>...
def main(args: Array[String]): Unit = { val list = List("spark","hadoop","hbase") list.map(f2:String=>(String,Int)).foreach(println) } def f(x:String) : (String,Int) = { (x,1) } } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 匿名函数的写法 list.map((x:String) => (x,1...
containsNull用来指明ArrayType中的值是否有null值 MapType(keyType, valueType, valueContainsNull):表示包括一组键 - 值对的值。通过keyType表示key数据的类型,通过valueType表示value数据的类型。valueContainsNull用来指明MapType中的值是否有null值 StructType(fields):表示一个拥有StructFields (fields)序列结构的值...
CodegenContext中使用addedFunctions来记录要生成的函数。addedFunctions类型为 Map[String, String],提供了函数名和函数代码的映射关系。 在代码生成的过程中,可以通过addNewFunction 方法添加函数。 在记录了代码生成的上下文信息后,Spark 中代码是如何生成的呢?
map<string,string>,存储为json格式:**extea2['字段名'] 7|3替换函数regexp_replace(string,'要被替代的','替代的') regexp_replace(substr(create_time,1,10),'-','') regexp_replace(to_date(create_time),'-','') 7|4替换NULL值函数
SparkSQL简介及入门 一、概述 Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame(数据框)的编程抽象,DF的底层仍然是RDD,并且可以充当分布式SQL查询引擎。 1、SparkSQL的由来 SparkSQL的前身是Shark。在Hadoop发展过程中,为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的...
`arr_col` ARRAY<STRING>, `struct_col` STRUCT<A:STRING,B:STRING>) STORED AS PARQUET LOCATION '/home/spark/test/tmp/t1'; -- 创建存储格式为parquet的Hive分区表 CREATE EXTERNAL TABLE `t2`( `id` STRING, `map_col` MAP<STRING, STRING>, `arr_col` ARRAY<STRING>, `struct_col` STRUCT<A:...
object RddMapAndMapPartitions { def main(args: Array[String]): Unit = { import org.apache.spar...