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...
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>等, Spark能够自动将它转成 DataFrame/Dataset<Row>, 使用 `sparkSession.cre...
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...
在创建时,new的是SimpleCatalog实现类,这个类实现了Catalog中的所有接口,将表名和logicalPlan一起放入table缓存,曾经的版本中呢,使用的是mutable.HashMap[String,LogicalPlan]。现在声明的是ConcurrentHashMap[String,LogicalPlan] 然后呢,我们来看一下词法解析器Parser的实现。在原先的版本中,调用sql方法,返回的是Schema...
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...
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
dict 对应MAP<key_type, value_type> int 或 long 对应整数 float 对应浮点小数 decimal.Decimal 对应 精确数 bool 对应 布尔值 bytearray 对应 BINARY string 对应 文本类型 四,Spark SQL的Date和Timestamp函数 Spark SQL通常使用字符串来表示Date和Timestamp类型的值,字符串要跟Date和Timestamp相互转换,在转换时...
object RddMapAndMapPartitions { def main(args: Array[String]): Unit = { import org.apache.spar...
// 错误的做法。// 有一个<Long, String>格式的RDD,即rdd1。// 接着由于业务需要,对rdd1执行了一个map操作,创建了一个rdd2,而rdd2中的数据仅仅是rdd1中的value值而已,也就是说,rdd2是rdd1的子集。JavaPairRDD<Long,String> rdd1 = ...