1.spark.sql(“select struct_map.appname,struct_map.opencount,struct_map.opencount["appname"],struct_map.opencount["opencount"]fromappopentablestruct_map“)2.spark.sql(“select struct_array.appname,struct_array.opencount,struct_array.opencount[0]fromappopentablestruct_array“) map组合struct a...
val peopleRDD=spark.sparkContext.textFile("file:///opt/modules/spark/examples/src/main/resources/people.txt")val schemaString="name age"val filed=schemaString.split(" ").map(filename=>org.apache.spark.sql.types.StructField(filename,org.apache.spark.sql.types.StringType,nullable=true))val sc...
先给出一个结论:spark sql支持array、struct类型的比较,但不支持map类型的比较(Hive也是如此)。 那是怎么比较的呢? 先来看一下sparksql支持的数据类型 数字类型 TimestampType:代表包含字段年,月,日,时,分,秒的值 DateType:代表包含字段年,月,日的值 ByteType:代表一个字节的整数。范围是-128到127 ShortType...
SparkSQL对SQL语句的处理采用了与RDB类似的方法,首先将SQL进行解析(Parse),形成一个Tree,在后续的如绑定、优化等处理过程都是对Tree的操作,而操作的方法是采用Rule,通过模式匹配,对不同类型的节点采用不同的操作。 Tree Tree的相关代码定义参见TreeNode.scala, Logical Plans、Expressions、Physical Operators都可用Tree...
import org.apache.spark.sql.Encoder import spark.implicits._ object RDDtoDF { def main(args: Array[String]) { case class Employee(id:Long,name: String, age: Long) val employeeDF = spark.sparkContext.textFile("file:///usr/local/spark/employee.txt").map(_.split(",")).map(attributes...
Spark SQL是Spark的一个结构化数据处理模块,提供一个DataFrame编程抽象,可以看做是一个分布式SQL查询引擎。 Spark SQL主要由Catalyst优化、Spark SQL内核、Hive支持三部分组成。 (1)Catalyst优化 处理查询语句的整个过程,包括解析、绑定、优化、物理计划等,主要由关系代数(relation algebra)、表达式(expression)以及查询优化...
：”链接起来。sparksql有直接的struct函数，但是hive⽂件最终的数据是⽂本格式的，sparksql不⽀持将struct保存为⽂本格式。spark解析struct 1.spark.sql(“select appopen.appname as appname,appopen.opencount as opencount from appopentable”)map结构 其实本质上和struct结构是差不多的 ...
read.json("/opt/module/spark-local/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string] 2)对DataFrame创建一个临时表 scala> df.createOrReplaceTempView("people") 3)通过SQL语句实现查询全表 scala> val sqlDF = spark.sql("SELECT * FROM people") sqlDF: org....
首先，我们编写一个简单的SparkSQL查询：SELECT o.user_id, p.product_name, o.order_date FROM orders o JOIN products p ON o.product_id = p.product_id WHERE o.order_id IN (SELECT MAX(order_id)FROM orders GROUP BY user_id )调优前的查询运行时间较长，达到了30分钟。通过分析查询计划和Spark ...
「Spark SQL」算子中输入语句结果 SELECT to_json(named_struct('a', 1, 'b', 2));{"a":1,"b":2} SELECT to_json(map('a', named_struct('b', 1)));{"a":{"b":1}} SELECT to_json(array(map('a', 1)));[{"a":1}] ...