实现步骤 1. 创建 SparkSession 首先,我们需要创建一个 SparkSession 对象,用于连接 Spark 集群和操作数据。 AI检测代码解析 import org.apache.spark.sql.SparkSession val spark = SparkSession.builder() .appName("Split Column into Multiple Rows") .getOrCreate() 1. 2. 3. 4. 5. 2. 创建 DataFrame...
在SparkSQL中,可以使用内置的函数来实现字符串的拆分操作。 常用的拆分字符串的函数有: split函数:该函数可以按照指定的分隔符将字符串拆分成数组。语法如下:split(str: Column, pattern: String): Column示例:import org.apache.spark.sql.functions._ val df = spark.createDataFrame(Seq(("John,Doe"), ("...
frompyspark.sql.functionsimportsplit,explode# 定义拆分函数defsplit_numbers(df):returndf.withColumn("number",explode(split(df["numbers"],","))) 1. 2. 3. 4. 5. 解释: split函数会将字符串按逗号拆分。 explode函数则将拆分后的数组展平为多条记录。 步骤3:应用拆分函数 现在,我们将上述拆分函数应用...
在Spark SQL中,可以使用一系列函数来拆分一串数字并取其平均值。以下是一种可能的解决方案: 1. 首先,我们需要将一串数字分割成单独的数字。可以使用`split`函数来实现这一点,该函数使用指...
[Microsoft.Spark.Since("3.0.0")] public static Microsoft.Spark.Sql.Column Split (Microsoft.Spark.Sql.Column column, string pattern, int limit); 参数 column Column 要应用的列 pattern String 正则表达式模式 limit Int32 控制应用正则表达式的次数的整数表达式。 1. 限制大于 0:生成的数组的长度不...
import org.apache.spark.sql.Column; import java.util.stream.Collectors; import java.util.stream.IntStream; List<Column> c = IntStream.range(0, 100).mapToObj(i->col("data").getItem(i).as("col"+i)).sequential().collect(Collectors.toList()); ...
1、SparkSQL是什么 SparkSQL是一个为了支持SQL而设计的工具, 但同时也支持命令式的API 1.1、SparkSQl的出现契机 1)数据分析的方式 命令式:针对过程来进行表达 sc.textFile("...").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect() ...
show() import org.apache.spark.sql.functions._ ds.select(expr("sum(age)")).show() } 1.2.2、新建列 @Test def column(): Unit = { val ds = Seq(Person("zhangsan", 12), Person("lisi", 18), Person("zhangsan", 8)).toDS() import org.apache.spark.sql.functions._ // select ...
importorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark =SparkSession.builder() .appName("Spark SQL basic example") .config("spark.some.config.option","some-value") .getOrCreate()//导入隐式转换,比如将RDD转为DataFrameimportspark.implicits._
def schema: StructType = StructType(List(StructField("column1", StringType, nullable = true),StructField("column2", StringType, nullable = true)))override def buildScan(): RDD[Row] = {val textFile = sqlContext.sparkContext.textFile(path)textFile.map(line => {val columns = line.split(...