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.
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...
sql("select * from t_person").show() //2.查询age+1 spark.sql("select age,age+1 from t_person").show() //3.查询age最大的两人 spark.sql("select name,age from t_person order by age desc limit 2").show() //4.查询各个年龄的人数 spark.sql("select age,count(*) from t_person...
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...
spark select sparkselect函数 spark内置函数 文章目录 spark内置函数 数值类 逻辑非 逻辑或 不等于 按位非 取余 按位与 乘 加 减 除 小于 小于等于 等于(<=>) 等于(=) 等于(==) 大于 大于等于 按位异或 按位或 绝对值 月份加 平均值 两数之间...
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...
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 ...
大家对简单数据类型的比较都很清楚,但是针对array、map、struct这些复杂类型,spark sql是否支持比较呢?都是怎么比较的?我们该怎么利用呢?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?
("file:home/zhc/mycode/sparksql/employee.txt")rowRDD = peopleRDD.map(lambda line : line.split(",")).map(lambda attributes : Row(int(attributes[0]),attributes[1],int(attributes[2]))).toDF()rowRDD.createOrReplaceTempView("employee")personsDF = spark.sql("select * from employee")person...