第一种方法split(String regex, int limit) 官方解释: Splits this string around matches of the given regular expression. //根据给定的正则表达式来分解这个String The array returned by this method contains each substring of this string that is terminated by another substring that matches the given expr...
/*** Split string by delimiter, if size of splited parts is less than fillLength,* empty string is filled; if greater than fillLength, parts will be truncated.* */privatedefsplit(str:String,delimiter:String,fillLength:Int):Seq[String]={valparts=str.split(delimiter).map(_.trim)valfilled=...
split_part(str, delimiter, partNum) - Splits str by delimiter and return requested part of the split (1-based). If any input is null, returns null. if partNum is out of range of split parts, returns empty string. If partNum is 0, throws an error. If partNum is negative, the pa...
import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.types._ // 创建一个RDD val peopleRDD = spark.sparkContext.textFile("examples/src/main/resources/people.txt") // 模式编码为字符串 val schemaString = "name age" // 基于模式字符串生成模式 val fields = schemaString.split(" ") ...
美中不足的是,SparkSQL的灵活性会稍差一些,其默认支持的数据类型通常只有 Int,Long,Float,Double,String,Boolean 等这些标准SQL数据类型, 类型扩展相对繁琐。对于一些较为SQL中不直接支持的功能,通常可以借助于用户自定义函数(UDF)来实现,如果功能更加复杂,则可以转成RDD来进行实现。
import.org.apache.spark.sql._ //定义数据的列名称和类型 valdt=StructType(List(id:String,name:String,gender:String,age:Int)) //导入user_info.csv文件并指定分隔符 vallines = sc.textFile("/path/user_info.csv").map(_.split(","))
所以SparkContext 确实已经不适合作为 SparkSQL 的入口, 所以刚开始的时候 Spark 团队为 SparkSQL 设计了两个入口点, 一个是 SQLContext 对应Spark 标准的 SQL 执行, 另外一个是 HiveContext 对应HiveSQL 的执行和 Hive 的支持. 在Spark 2.0 的时候, 为了解决入口点不统一的问题, 创建了一个新的入口点 Spark...
val spark = SparkSession.builder() .appName("Spark SQL Example") .config("spark.some.config.option", "some-value") .getOrCreate() 读取包含分号的Spark列的数据文件: 代码语言:txt 复制 val data = spark.read .option("delimiter", ";") .csv("path/to/data/file.csv") 在上述代码中,我们使...
命令式 API与SQL 的入门案例 SparkSQL 中有一个新的类型叫做 Dataset caseclassPeople(name:String, age:Int)valspark:SparkSession=newsql.SparkSession.Builder() .appName("hello") .master("local[6]") .getOrCreate()importspark.implicits._valpeopleRDD:RDD[People] = spark.sparkContext.parallelize(Seq...
.config("spark.sql.warehouse.dir","/dataset/hive") .getOrCreate()valschema=StructType{List(StructField("name",StringType),StructField("age",IntegerType),StructField("gpa",FloatType) ) }valdf=spark.read .option("delimiter","\t")