import org.apache.spark.sql.expressions.{MutableAggregationBuffer, UserDefinedAggregateFunction} import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.sql.functions._ object avg extends UserDefinedAggregateFunction { // 定义输入数据的schema,需要指定列名,但在实际使用中这里指定的列名没有意义 override...
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RegexpReplace(Column, Column, Column) 以指定的取代字串取代模式的所有指定字串值子字串。 C# 複製 public static Microsoft.Spark.Sql.Column RegexpReplace (Microsoft.Spark.Sql.Column column, Microsoft.Spark.Sql.Column pattern, Microsoft.Spark.Sql.Column replacement); 參數 column Column 要套用的...
Microsoft.Spark.Sql 程序集: Microsoft.Spark.dll 包: Microsoft.Spark v1.0.0 重载 展开表 Replace(IEnumerable<String>, IDictionary<Boolean,Boolean>) 将map 中replacement与键匹配的值替换为相应的值。 C# publicMicrosoft.Spark.Sql.DataFrameReplace(System.Collections.Generic.IEnumerable<string> columnNames, Sy...
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。
// 需要导入 spark sql 内置的函数包importorg.apache.spark.sql.functions._valspark=SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate()valempDF=spark.read.json("/usr/file/json/emp.json")// 注册为临时视图,用于后面演示 SQL 查询empDF.createOrReplaceTempView("emp")...
表达式字符串函数的定义是在org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.FunctionRegistry伴生对象中,其中expressions变量定义了所有可用的表达式。 举例说expression[Substring]("substr")声明,即声明了你可以在表达式字符串中使用substr函数。具体使用方法可以进到前面的Substring类中来,以下就是Substring类的声明: ...
* spark sql 内置函数*/objectSparkSQLFunctionApp { def main(args: Array[String]): Unit={ val spark= SparkSession.builder().appName(this.getClass.getSimpleName).master("local").getOrCreate() import org.apache.spark.sql.functions._//加入隐式转换: 本例子里可以使用toDF方法和$"列名"代替col(...
val df=spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json")df.createOrReplaceTempView("people")spark.sql("SELECT * FROM people").show() 2. spark-sql 脚本 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
我们调用createOrReplaceTempView方法创建一个临时视图,有了视图之后,我们就可以通过SQL语句来查询数据了。 studentDf.createOrReplaceTempView("student") 我们通过spark.sql传入一段SQL string即可完成数据的调用,需要注意的是,DataFrame也支持RDD的collect或者take等方法。如果这里的结果我们调用的是collect,那么spark会将所...