stoi为string库中的函数, 需要添加头文件<string> stoi函数原型 int stoi (const string& str, size_t* idx = 0, int base = 10); int stoi (const wstring& str, size_t* idx = 0, int base = 10); 1. 2. str -- 要转化程整型的string对象 idex -- 数值后面第一个字符的地址,可以为nullptr...
def main(args: Array[String]): Unit = { val list = List("spark","hadoop","hbase") list.map(f2:String=>(String,Int)).foreach(println) } def f(x:String) : (String,Int) = { (x,1) } } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 匿名函数的写法 list.map((x:String) => (x,1...
方法一:DateFrame自带函数 importorg.apache.spark.sql.functions._vara=collection_cache.groupBy("age").agg(collect_list("name").as("name"))varb: mutable.Map[String, String] = a.rdd.map(row => row.getAs("age").toString -> row.getAs("name").toString). collectAsMap().asInstanceOf[mutab...
诀窍在于from_json还接受一个模式参数，其中我使用map<string, string>类型。
spark读取csv,适配csv里面的类型,就是在这个TypeCast.castTo代码中进行适配的: /*** Casts given string datum to specified type. * Currently we do not support complex types (ArrayType, MapType, StructType). * * For string types, this is simply the datum. For other types. ...
(filename, org.apache.spark.sql.types.StringType, nullable = true)) val schema = org.apache.spark.sql.types.StructType(filed) peopleRDD.map(_.split(",")).map(para => org.apache.spark.sql.Row(para(0).trim, para(1).trim)) val peopleDF = spark.createDataFrame(res6, schema) people...
Hive支持的复杂数据类型包括 Map、Array、Struct,同时Hive支持Spark写入数据。 利用Spark DataFrame 接口写入时(区别于用SparkSQL的SQL text方式)需要先将RDD[T] 转成 DataFrame; 如果T 是简单数据类型、简单数据类型构成的类、单层复杂数据类型,比如Int、case class Foo(id: Int, val: String)、Map<String, Int>...
除了有时限的交互之外，SparkSession 提供了一个单一的入口来与底层的 Spark 功能进行交互，并允许使用 ...
selectformat_string("Spark SQL %d %s",100,"days"); 6. initcap / lower / upper initcap:将每个单词的首字母转为大写,其他字母小写。单词之间以空白分隔。 upper:全部转为大写。 lower:全部转为小写。 代码语言:javascript 复制 --Spark Sql selectinitcap("spaRk sql");--SPARKSQLselectupper("sPark sql...
(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"), ...