substring_index(str, delim, count)substring_index(被截取字符串,关键字,关键字出现的次数) 截取第二个“.”之前的所有字符 SELECT SUBSTRING_INDEX('www.yuanrengu.com', '.', 2); 结果为:www.yuanrengu 截取倒数第二个“.”之后的所有字符 SELECT SUBSTRING_INDEX('www.yuanrengu.com', '.', -2);...
[此链接为sparksql官方链接,包含所有函数使用] (https://spark.apache.org/docs/latest/api/sql/ "此链接为sparksql官方链接,包含所有函数使用") 一、 字符串函数 1. 字符串截取 1.1 字符串截取之substring_index函数 substring_index(str,delim,count) 其中:str:要处理的字符串;delim:分隔符;count:计数 - co...
substring_index(str, Delim,count)-返回str中的子串,然后才出现分隔符的count。如果count为正,则返回分隔符左侧的所有内容(从左侧开始计数)。如果count为负,则返回最终分隔符右侧的所有内容(从右侧开始计数)。该函数substring_index在搜索Delim时执行区分大小写的匹配。 select t1.email ,substring_index(t1.email,'...
1.1 字符串截取之substring_index函数 substring_index(str,delim,count) 其中:str:要处理的字符串;delim:分隔符;count:计数①count为正数的情况下,从左往右数,第count个分隔符的左边的全部内容 例子:str=www.baidu.com substring_index(str,‘.’,1) 结果是:www substring_index(str,‘.’,2) 结果是:www.b...
本系列文章主要介绍Spark SQL/Hive中常用的函数,主要分为字符串函数、JSON函数、时间函数、开窗函数以及在编写Spark SQL代码应用时实用的函数算子五个模块。 1. concat 对字符串进行拼接:concat(str1, str2, ..., strN) ,参数:str1、str2...是要进行拼接的字符串。
select substring_index('www.abcd.ory','.',1); 正常情况:www 3、hex 、unhex 、decode(... , 'utf-8') select hex('spark sql'); hex(spark sql) 返回:737061726B2073716C select decode(unhex('737061726B2073716C'),'utf-8');
Spark SQL/Hive实用函数大全 本篇文章主要介绍SparkSQL/Hive中常用的函数,主要分为字符串函数、JSON函数、时间函数、开窗函数以及在编写Spark SQL代码应用时实用的函数算子五个模块。 字符串函数 1. concat 对字符串进行拼接:concat(str1, str2, ..., strN) ,参数:str1、str2...是要进行拼接的字符串。
spark sql substr / substring 函数 java String substring 函数 在数据流的处理过程中,使用 spark sql 的 substr 函数会出现截取字符串不正确的问题。 技术侧,后续查看源码发现,spark 的 substr 内部是自实现的截取函数,底层并没有使用 java String substring; ...
Microsoft.Spark.Sql 程序集: Microsoft.Spark.dll 包: Microsoft.Spark v1.0.0 在给定分隔符出现之前count,返回给定字符串中的子字符串。 C# publicstaticMicrosoft.Spark.Sql.ColumnSubstringIndex(Microsoft.Spark.Sql.Column column,stringdelimiter,intcount); ...
Spark SQL是一个用来处理结构化数据的Spark组件,前身是shark,但是shark过多的依赖于hive如采用hive的语法解析器、查询优化器等,制约了Spark各个组件之间的相互集成,因此Spark SQL应运而生。 Spark SQL在汲取了shark诸多优势如内存列存储、兼容hive等基础上,做了重新的构造,因此也摆脱了对hive的依赖,但同时兼容hive。