以下是一个简单的示例代码,展示如何在Spark中实现SCD类型2: 代码语言:txt 复制 from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import col, lit, when, current_timestamp # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("SCD Type 2").getOrCreate() # 读取源表数据 source_df ...
首先,我们需要了解拉链表缓慢变化维(SCD2+SCD1)的原理。在SCD2+SCD1中,我们使用两个表格来存储历史和当前数据。对于每个时间点,我们都有一个对应的SCD1表,用于存储该时间点的最新数据。而SCD2表则用于存储历史数据,其中包含了所有时间点的数据变化历史。 在Hive数据仓库中,我们可以使用SparkSQL来实现SCD2+SCD1的...
scd1 字段变动不记录scd_version, 但会记录变更时间scd_update_date importspark.sqlimportspark.implicits._// scd1: city, st; scd2: namesql("drop table if exists base_dim") sql(s""" | create table base_dim | (sk int, id int, name string, city string, st string, scd_update_date st...
spark sql在不删除历史状态的情况下生成scd2以前的方法只保留副本的第一个（最早的）版本。我认为没有...
sql.functions._ //查询数据 session.read.format("hudi").load("/hudi_data/person_infos/*/*") .orderBy(col("_hoodie_commit_time")) .show(100,false) 此时,数据如下: 2、指定时间段查询Hudi中的数据 代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 val session: SparkSession = ...
rdd4: org.apache.spark.sql.DataFrame = [ID: int, PLACE_TYPE: string ... 3 more fields] scala> val rdd5 = rdd3.toDF.registerTempTable(“rdd4”) scala> val rdd6= rdd5.sql(“select * from rdd4”).show() 1-7)、显示表中的数据 ...
第三章,数据框简介,本章介绍了数据框,这是数据科学家最方便和有用的组件,可以轻松工作。它解释了 Spark SQL 和 Catalyst 优化器如何赋予数据框权力。还演示了各种数据框操作的代码示例。 第四章,统一数据访问,本章讨论了我们从不同来源获取数据的各种方式,以统一的方式 consolide 和工作。它涵盖了实时数据收集和...
SparkSQL使用 开发接口 DSL:使用函数来对表进行处理,类似于RDD的编程,表的体现:DF、DS SQL语法函数:select、where、groupBy、orderBy、limit、agg RDD的函数:map/filter/flatMap SQL:使用SQL语句来实现对表的处理,类似于Hive的编程,表的体现:DF/DS注册成视图、Hive表 step1:将数据集注册为视图 step2:通过SQL...
'SCD TYPE 1', 'SCD TYPE 2', 'SECURITY', 'SEQUENCE', 'SHALLOW', 'SNAPSHOT', 'SPECIFIC', 'SQL', 'STORAGE', 'STREAMING', 'UPDATES', 'UP_TO_DATE', 'VIOLATION', 'ZORDER', 'ADD', 'AFTER', 'ALL', 'ALTER', 'ALWAYS', 'ANALYZE', 'AND', 'ANTI', 'ANY', 'ARCHIVE', 'ARRAY'...
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