然后使用 findFirstIn 方法找到首个匹配项。 如果需要查看所有的匹配项可以使用 findAllIn 方法。 你可以使用 mkString( ) 方法来连接正则表达式匹配结果的字符串,并可以使用管道(|)来设置不同的模式: import scala.util.matching.Regex object Test { def main(args: Array[String]) { val pattern = new Regex...
replace - a string expression. Ifreplaceis not specified or is an empty string, nothing replaces the string that is removed fromstr. replace(str, search[, replace]) -用replace替换所有搜索 参数:
sparksql语法合集 18.Sparksql 18.Sparksql regexp_replace及rlike⽤法 18. Spark sql regexp_replace 及 rlike⽤法 ⼯作中遇到了⼀些字符串中偶然含有 \n (软回车) \r (软空格),在写⼊到hive后,建Kylin cube时有报错,说明在数据清洗时,没有考虑到 这⼀点。要在数据清洗时,去除 \n (软...
(lizi)) as r_trim_l ,trim(both from lizi) as lizi2 ,trim(LEADING from lizi) as lizi3 ,trim(TRAILING from lizi) as lizi4 from ( select ' SparkSQLHive ' as lizi union all select ' SparkSQLHive ' as lizi union all select ' SparkSQLHive ' as lizi union all select ' SparkSQL...
Spark SQL 的一个强大之处就是我们可以将它看作是一个关系型数据表,然后可以通过在程序中使用spark.sql() 来执行 SQL 查询,并返回结果数据集。 使用前需要将 DataFrame/DataSet 注册成一张表,注册方式分两种: 1. Local Temporary View 使用createOrReplaceTempView() 或createTempView()方法可以将表注册成 Local ...
下面就带大家一起来认识 Spark SQL 的使用方式,并通过十步操作实战,轻松拿下 Spark SQL 的使用。 1 DataSet 及 DataFrame 的创建 在《20张图详解 Spark SQL 运行原理及数据抽象》的第 4 节“Spark SQL 数据抽象”中,我们认识了 Spark SQL 中的两种数据抽象:DataSet 及 DataFrame。
personDF.createOrReplaceTempView("t_person")8.执行SQLspark.sql("select id,name from t_person where id > 3").show9.也可以通过SparkSession构建DataFrame val dataFrame=spark.read.text("hdfs://node01:8020/person.txt")dataFrame.show//注意:直接读取的文本文件没有完整schema信息dataFrame.printSchema ...
1.Jsqlparser是一个java的jar包,可以解析简单的SQL语句,但是不能解析特殊语法函数等 2.druid是阿里的连接池服务,也提供了解析SQL的工具类入口,能够解析mysql,hive,clickhouse,hbase等十几种SQL,出来的结果直接是可使用的结果,但是有一些语句还是不支持
Namespace: Microsoft.Spark.Sql Assembly: Microsoft.Spark.dll Package: Microsoft.Spark v1.0.0 OverloadsTabel uitvouwen RegexpReplace(Column, Column, Column) Replace all substrings of the specified string value that match the pattern with the given replacement string. RegexpReplace(Column, ...
一、Spark SQL基础 1、什么是Spark SQL? (*) Spark SQL is Apache Spark's module for working with structured data. (*) 处理结构化数据的引擎 (*) 底层:依赖RDD,把SQL语句转换成一个个RDD,运行在不同的Worker节点上 (*) 特点: (1)容易集成:SQL ...