valresult4=spark.sql("SELECT id, array_contains(data, 2) as contains_2 FROM temp_view")result4.show() 1. 2. 5. 对Array进行排序 使用sort_array函数可以对Array进行排序。以下是示例代码: valresult5=spark.sql("SELECT id, sort_array(data) as sorted_data FROM temp_view")result5.show() 1...
Spark中有两种Shuffle类型,HashShuffle和SortShuffle,Spark1.2之前是HashShuffle默认的分区器是HashPartitioner,在2.0以后 弃用 Spark1.2引入SortShuffle默认的分区器是RangePartitioner。 SortShuffleManager与HashShuffleManager两点不同: 1、SortShuffleManager会对每个reduce task要处理的数据,进行排序(默认的)。 2、SortShuffle...
EN首先排序：row_number() over (partition by category order by cast(duration as int) desc) durat...
具体请参考:Spark SQL文本字符串处理函数及应用。 合并多个长字符串,并且移除字符串中重复的内容。例如,要实现以下效果,可以参考以下组合函数。 array_join(array_union(split([地区1],','),split([地区2],',')),',') --或者-- concat_ws(',',array_distinct(split(concat_ws(',',[地区1],[地区2]...
Spark SQL 读取文件数据源方式一 或: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 val textRDD2=spark.read.text("file:///opt/modules/spark/examples/src/main/resources/people.txt").rdd textRDD2.take(5) Spark SQL 读取文件数据源方式二 ...
错误在SQL语句:分析异常: [DATATYPE_MISMATCH.ARRAY_FUNCTION_DIFF_TYPESJ由于数据类型不匹配,无法解析array_append(课程、课程) select t1.name,array_append(t1.courses,t2.courses) as courses from student_copy as t1 left join ( SELECT name, courses FROM temp) as t2 on t1.name = t2.name name...
spark sql样例 select uid, transform( array_sort(collect_list(named_struct('buy_date',buy_date,'amount',amount)), (left,right) -> if(left.buy_date > right.buy_date,-1,1)), x-> x.amount ) as amount_list, array_sort(collect_list(named_struct('buy_date',buy_date,'amount',amount...
overlay 替换下标位4的字符 SELECT overlay('SparkSQL','_',4);Spa_kSQL xxhash64 64位的hash码 参数,数据类型,随机数种子 SELECT xxhash64('Spark',array(123),2); format_string 类似字符串拼接函数 SELECT format_string("id%suser_id%s", id,user_id) from data;id1user_id1 分区记录函数 函数简介...
2.使用struct和sort_array(array,asc?)的方式来进行,效率高些: val df3=spark.sql("select type, concat_ws('&',sort_array(collect_list(struct(id,name)),false).name) as c from test group by type ") df3.show(false) 3.udf的方式
3. 优化SparkSQL配置 调整SparkSQL的配置参数可以显著提高性能。以下是一些建议：spark.sql.shuffle.partitions：调整Shuffle阶段的分区数量。根据数据量和集群资源合理设置分区数，以提高任务并行度和资源利用率。spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold：设置广播变量的阈值。对于小表，使用广播变量可以避免Shuffle操作，提高...