--TO_CHAR(date, format): 根据format重新格式日期date的格式(转换日期格式到字符串) --TO_DATE(char, format): 按照指定的format格式将字符串转换为oracle的日期型 --TO_NUMBER(char): 将给出的数字子串转换为数字 SELECT to_char(SYSDATE, 'dd-mm-yyyy') FROM dual; SELECT to_date('22-09-2012', '...
转换函数 to_date(c,m)->字符串指定形式转换成日期 yyyy代表年yer mm代表月months dd 代表天day hh24代表24小时hh12 代表12小时 mi 代表分钟 ss代表秒 select to_date ('1998-01-10 00:00:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss')time from dual 1. to_char(d,m)日期指定格式转换为字符串 select to_char...
import org.apache.spark.sql.DataFrame; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.RowFactory; import org.apache.spark.sql.SQLContext; import org.apache.spark.sql.types.DataTypes; import org.apache.spark.sql.types.StructField; import org.apache.spark.sql.types.StructType; impor...
Spark学习之路 (十九)SparkSQL的自定义函数UDF 讨论QQ:1586558083 在Spark中,也支持Hive中的自定义函数。自定义函数大致可以分为三种: UDF(User-Defined-Function),即最基本的自定义函数,类似to_char,to_date等 UDAF(User- Defined Aggregation Funcation),用户自定义聚合函数,类似在group by之后使用的sum,avg等 UD...
SparkSQL自定义函数 一:自定义函数分类 在Spark中,也支持Hive中的自定义函数。自定义函数大致可以分为三种: 1.UDF(User-Defined-Function),即最基本的自定义函数,类似to_char,to_date等 2.UDAF(User- Defined Aggregation Funcation),用户自定义聚合函数,类似在group by之后使用的sum,avg等...
如果SQL语句里面使用到了开窗函数,那么这个SQL语句必须使用HiveContext来执行,HiveContext默认情况下在本地无法创建。 开窗函数格式: row_number() over (partitin by XXX order by XXX) SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setAppName("windowfun"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);...
sqlContext.udf().register("isNull",(String field,String defaultValue)->field==null?defaultValue:field,DataTypes.StringType); 这里我直接用的java8的语法写的,如果是java8之前的版本,需要使用Function2创建匿名函数。 再来个自定义的UDAF—求平均数
from pyspark.sql.functions import trim # 去空格 a.createOrReplaceTempView("a") # 生成pyspark的dataframe a = spark.sql("select * from a").cache() # 查看数据head a.show(10) a.take(10) # 去重 df = df.dropDuplicates() df.select('A_field').distinct().count() ...
Caused by: org.apache.spark.sql.AnalysisException: Cannot create tables with null type. 把null as user_id改写成0 as user_id 根据之前的分析,导致变成BroadcastNestedLoopJoinExec的原因是null作为了join条件引发的,我们可以改写就好 其实CTE操作并不是影响性能的主要原因,主要原因还是在于spark对于某种case的处理...
Examples: > SELECT character_length('Spark SQL '); 10 > SELECT CHAR_LENGTH('Spark SQL '); 10 > SELECT CHARACTER_LENGTH('Spark SQL '); 10 chr chr(expr) - Returns the ASCII character having the binary equivalent to expr. If n is larger than 256 the result is equivalent to chr(n %...