在这个 DataFrame 中,items字段是一个数组,我们希望将它展开,使得每个商品都占用一行。 使用explode实现一行转多行 我们可以使用 Spark SQL 的explode函数对 DataFrame 进行处理。下面是具体的代码示例: frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportexplode,col# 创建 SparkSessionspark=SparkSession.buil...
我们可以使用split函数将列拆分成多行,并使用explode函数将数组转换成多行。 import org.apache.spark.sql.functions._ val result = df.withColumn("value", split($"values", ",")) .withColumn("value", explode($"value")) result.show() 1. 2. 3. 4. 5. 拆分后得到的 DataFrame 如下所示: 4. ...
// 创建DataFrame import org.apache.spark.sql.types.{ArrayType, StringType, StructType} import org.apache.spark.sql.Row val arraySchema = new StructType() .add("name",StringType) .add("subjects",ArrayType(StringType)) val arrayDF = spark.createDataFrame(arrayRDD, arraySchema) arrayDF.printS...
explode函数可以把数组分割为多行,比如, >SELECTexplode(array(10,20));1020 lateral view使用表生成函数将每个输入行转换为0或多个输出行。最常见的用法是和explode函数一起使用。 sql_content ='''select`科目`, split(temp1, ':')[0]as`姓名`, split(temp1, ':')[1]as`分数` from(select`科目`, c...
在Spark中,将列值拆分为多行是指将一列中的值按照某种规则进行拆分,拆分后的每个值都成为一行的数据。 拆分列值为多行的优势在于可以更方便地对数据进行处理和分析。通过将列值拆分为多行,可以将原本以列的形式存储的数据转换为以行的形式存储,这样可以更方便地进行数据过滤、聚合、计算等操作。同时,拆分列值为...
(domain+"|"+sub_nameserver)/**将domain跟每个subnameserer的组合,放到上面的可变数组中*/ } domainAndSubnamseserverArray.distinct/**对数组去重,并通过flatMap,把数值的内容,转成多行*/ }).map(domainAndNameserver=>{ valarray=domainAndNameserver.split("\\|")/**拆开subnameserver跟domain*/ valsub...
行转列 spark nX1维度的数据转换成1X1维度 collect_set(字段) ## 去重将多行数据转换成一维数组格式 collect_list(字段) ## 不去重将多行数据转换成一维数组格式。数据为字符形式时,应使用该函数 collect_set(字段)[0]## 取数组中的第一个数据
UDTF是一种用户自定义的表函数,它可以将一行输入数据转换为多行输出数据。在Spark中,UDTF可以通过使用explode函数来实现。explode函数可以将一个包含数组或者嵌套数组的列展开成多行。 UDTF在Spark中的应用场景包括但不限于以下几个方面: 数据拆分:当需要将一行数据拆分成多行进行处理时,可以使用UDTF来实现。
以Row或者Array[Row]的形式返回一行或多行数据。first和head功能相同。 take和takeAsList方法会将获得到的数据返回到Driver端,所以,使用这两个方法时需要注意数据量,以免Driver发生OutOfMemoryError4、条件查询where(conditionExpr: String):SQL语言中where关键字后的条件,传入筛选条件表达式,可以用and和or。得到...
不支持全代码生成的函数：array_sort、transform和filter，虽然不支持直接生成代码，但它们提供了强大的功能，尤其是array_sort，允许自定义排序规则。通过这些功能，SparkSql极大地简化了数组操作，为数据处理提供了极大的便利。掌握这些用法，无疑能提升数据处理的效率和代码的简洁性。