Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 http://spark.apache.org/sql/ 为什么要学习Spark SQL?我们已经学习了Hive,它是将Hive SQL转换成MapReduce然后提交到集群上执行,大大简化了编写MapReduce的程序的复杂性,由于MapReduce这种计算模型执行...
import org.apache.spark.sql.types.IntegerType df.select(df("colA").cast(IntegerType)) // equivalent to df.select(df("colA").cast("int")) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 4、Spark DateType cast 配置Spark 的默认时区config(“spark.sql.session.timeZone”, “UTC”), 最直观. 这样直接写 df.sele...
// Casts colA to IntegerType.import org.apache.spark.sql.types.IntegerTypedf.select(df("colA").cast(IntegerType))// equivalent todf.select(df("colA").cast("int"))
Examples:> SELECT decode(unhex('537061726B2053514C'), 'UTF-8');Spark SQL 20.to_json to_json(expr[, options]) - Returns a json string with a given struct value Examples: > SELECT to_json(named_struct('a', 1, 'b', 2)); {"a":1,"b":2} > SELECT to_json(named_struct('time...
7. date_format(dateExpr: Column, format: String)日期格式化scala> spark.sql("select date_format('2018-05-06','YYYY年MM月dd日')").show +---+ |date_format(CAST(2018-05-06 AS TIMESTAMP), YYYY年MM月dd日)| +---+ | 2018年05月06日| +---...
Spark SQL 支持多种数据类型,并兼容Python、Scala等语言的数据类型。 一,标识符 标识符是一个字符串,用于标识一个数据库对象,比如table、view、schema、column。Spark SQL 有常规标识符和分割标识符(delimited identifiers),分割标识符由撇号 `` 包裹。标识符都是不区分大小写的。
但是,随着Spark的发展,对于野心勃勃的Spark团队来说,Shark对于hive的太多依赖(如采用hive的语法解析器、查询优化器等等),制约了Spark的One Stack rule them all的既定方针,制约了spark各个组件的相互集成,所以提出了sparkSQL项目。 SparkSQL抛弃原有Shark的代码,汲取了Shark的一些优点,如内存列存储(In-Memory Columnar ...
命名空間: Microsoft.Spark.Sql 組件: Microsoft.Spark.dll 套件: Microsoft.Spark v1.0.0 建立v2 來源的寫入組態產生器。 C# 複製 [Microsoft.Spark.Since("3.0.0")] public Microsoft.Spark.Sql.DataFrameWriterV2 WriteTo (string table); 參數 table String 要寫入的資料表名稱 傳回 DataFrameWriter...
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...
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