首先,我们需要注册DataFrame为临时视图,然后使用Hive SQL语句来实现这个转换过程。 // 注册DataFrame为临时视图df.createOrReplaceTempView("my_table")// 使用Hive SQL语句提取数组并使用explode函数转为多行valresult=spark.sql("SELECT name, age, explode(hobbies) as hobby FROM my_table")result.show() 1. 2...
其中String类型来自java.lang包,其余所有基本类型都来自scala包,例如,Int的全名就是scala.Int,但String的全名是java.lang.String。 String类方法 AI检测代码解析 val s = "Hello" // 获取字符串中的某个字符 // 选取字符串中的前n个字符 s.take(1) // 获取首字符 // 通过索引获取第n个字符 s(0) // ...
sql.legacy.charVarcharAsString应用于true应该能做到这一点,但是我们仍然可以获得varchar数据类型,而不是蜂窝表模式中的字符串 浏览17提问于2022-01-25得票数 0 回答已采纳 1回答 数组()和array()之间的差异 、、 我在Shell (1.6)中将字符串列表转换为如下所示的数组:val values = array(mapData.map(co...
说明默认都是StringType类型 把数值型的列转为IntegerType import spark.implicits._spark.read.textFile("./data/user").map(_.split(",")).map(x => (x(0), x(1), x(2))).toDF("id", "name", "age").select($"id".cast("int"), $"name", $"age".cast("int")).dtypes.foreach(p...
Returns 0, if the string was not found or if the given string (str) contains a comma. find_in_set(str,str_array)-返回逗号分隔列表(str_array)中给定字符串(str)的索引(基于1)。如果未找到字符串或给定字符串(str)包含逗号,则返回O。 语法: find_in_set(string str, string strList) 返回值:...
Spark SQL 读取文件数据源方式二 两种用法的区别在于返回的数据集类型不一样 sc.textFile(path:String)返回的数据集类型是:RDD[String] spark.read.text(path:String)返回的数据集类型是:DataFrame(DataSet[Row]) 1.2.2. 读取数据库数据源 Spark SQL 支持通过 JDBC 读取外部数据库的数据作为数据源。
-- Spark 3.0 中,STRING_AGG 函数被引入作为 SQL:2016 标准的一部分。你可以使用 STRING_AGG 函数将每个分组的数据拼接成一个字符串。 select name, string_agg(courses, ',') as courses from student group by name; 踩坑1 其实我先是在 Excel 中自己弄成了 ,结果没有注意,courses2是字符串类型。而...
import org.apache.spark.sql.catalyst.encoders.ExpressionEncoder 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 = ...
importorg.apache.spark.sql.SparkSessionvalspark=SparkSession.builder.appName("Create DataFrame").getOrCreate()importspark.implicits._caseclassPerson(name: String, age: Int)valrdd=spark.sparkContext.parallelize(Seq(Person("Alice",25), Person("Bob",30)))valdf=rdd.toDF() ...
def main(args: Array[String]): Unit = { val sparkConf = new SparkConf().setAppName("test") val sparkSession = SparkSession.builder().config(sparkConf).enableHiveSupport().getOrCreate() import sparkSession.implicits._ val result = sparkSession.sql("select * from dwd.dwd_co...