@文心快码sparksql string转int 文心快码 在Spark SQL中,将字符串列转换为整数列可以使用CAST函数。以下是详细的步骤和代码示例: 确认SparkSQL环境和数据: 确保你已经设置好Spark SQL环境,并且有一个包含字符串列的DataFrame。 选择需要转换的字符串列: 确定你希望转换的字符串列的名称。 使用CAST函数将字符串列转换...
正例:def process(deviceType:Enumeration,deviceValue:String) 反例:def process(deviceType:String,deviceValue:String) 24.对于dataframe,lamda表达式不要和dsl混用,因为lamda表达式会多一次jvm序列化,且有可能不被catalyst优化感知 正例:df.filter("age > 30") 反例:df.filter(_.getAs[String]("age")>30) 1...
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caseclassPerson(name:String,age:Int)val peopleDF3=spark.sparkContext.textFile("file:///opt/modules/spark/examples/src/main/resources/people.txt").map(_.split(",")).map(para=>Person(para(0).trim,para(1).trim.toInt)).toDF peopleDF3.show RDD 转 DataFrame(case class 方式) 2.2.3. RDD...
对于ANSI策略,Spark根据ANSI SQL执行类型强制。这种行为基本上与PostgreSQL相同 它不允许某些不合理的类型转换,如转换“`string`to`int`或`double` to`boolean` 对于LEGACY策略 Spark允许类型强制,只要它是有效的'Cast' 这也是Spark 2.x中的唯一行为,它与Hive兼容。
1.定义一个caseclass,利用反射机制来推断1)从HDFS中加载文件为普通RDDval lineRDD=sparkContext.textFile("hdfs://ip:port/person.txt").map(_.split(" "))2)定义caseclass(相当于表的schema)caseclassPerson(id:Int,name:String,age:Int)3)将RDD和caseclass关联 ...
2.1、SQL风格语法(主要) (1)创建一个会话注意事项 //创建一个会话sqlscala>spark.newSession.sql("select age from student").show 报错信息: 尝试再次执行: //回车键查看scala>dfres32:org.apache.spark.sql.DataFrame=[age:bigint,name:string]//Tab键查看scala>df.createcreateGlobalTempViewcreateOrReplaceTe...
(id,StringType)(name,StringType)(age,StringType) 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"), ...
语法1: substr(string A, int start),substring(string A, int start) 返回值: string 说明:返回字符串A从start位置到结尾的字符串 语法2: substr(string A, int start, int len),substring(string A, int start, int len) 返回值: string 说明:返回字符串A从start位置开始,长度为len的字符串 select t1...
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...