最近项目中需要用到sparksql ,需要查询sql Date类型, 无奈,官方现阶段 1.6.0 还不支持Date类型,不过支持Timestamp类型,所以问题可以解决了. 1.解析 SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); Date beginDate = null; Date endDate = null; try { beginDate = (Date) dateForm

/*原型*/ SELECT count(did) AS sum, date_format(releasetime, '%Y-%m-%d') AS releasetime FROM hengtu_demand WHERE 1 GROUP BY date_format(releasetime, '%Y-%m-%d') /*按年分组 @参数 需求id sid=1*/ SELECT b.sid, b.`name` as sname, count(did) AS value, date_format(re

dayofweek在hive2.2.0开始支持 ,低版本的hive没有提供原生的dayofweek函数,有时需要用到的时候不甚方便.其实低版本的sparksql和hive中可用以下方式实现dayofweek功能 select 7- datediff(next_day('2018-03-12',"Sunday"),'2018-03-12'). select date_format('2018-03-12' ,'u'). select date_format(from_unixtime(u

开发环境:spark:2.2.0 工具:IDEA OS:Windows 数据文件: 001E8CB5AB11,ASUSTek,2018-07-12 14:00:57,2018-07-12 14:00:57,2018-07-12 14:00:57,未知,僵尸屏,0 0023242DDEB7,其他,2018-07-12 14:01:04,2018-07-12 14:01:04,2018-07-12 14:03:04,未知,僵尸屏,120 0026C5DC5555,其他,2018-07-12 13:5

文章归档的实现 我们在创建文章时,会在数据库中存储文章创建的时间这样的字段,一般用的都是datetime类型,记录文章创建的年月日和时分秒,所以我们直接使用文章的创建时间分类是无法实现文章的按年月归档的,因为每一篇文章的时间是不一样的,所以我们在使用ORM查询时就无法做到按年月分类的需求,这是就需要额外的SQL语句来实现,在SQL语句中有一个很重的时间格式化的方法:date_format 我们可以使用ORM中执行SQL语句原生用法的方法:extra from blog import models

<if test="uploadTime != null" > <![CDATA[ and date_format(w.upload_time, '%Y%m') = date_format(#{uploadTime,jdbcType=DATE},'%Y%m')]]></if>当前时间的年月-取出上传时间是当前这个个月的所有数据

创建数据库db12 create database db12 charset=utf8; use db12; 准备表和记录 CREATE TABLE blog ( id INT PRIMARY KEY auto_increment, NAME ), sub_time datetime ); 插入记录 INSERT INTO blog (NAME, sub_time) VALUES ('第1篇','2015-03-01 11:31:21'), ('第2篇','2015-03-11 16:31:21

什么事sparkSQL 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, 它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快 )易整合 )统一的数据访问方式 )兼容Hive )标准的数据连接 SparkSQL可以看做是一个转换层,向下对接各种不同的结构化数据源,向上提供不同的数据访问方式 RDD和Dataframe和DataSet RDD: 劣势是性能限制,它是一个JVM驻内存对象,

1.dajngo ORM查询中select_related的作用 select_related()方法一次性的把数据库关联的对象都查询出来放入对象中,再次查询时就不需要再连接数据库,节省了后面查询数据库的次数和时间.主要用于外键查询. blogobj = Blog.objects.filter(site=site).select_related('user').first() 2.博客主题的定制 将各个模块的css样式固定,然后通过.css文件导入,可以在数据里面设置.css文件的名字在模板中通

SparkSQL结合SparkStreaming的使用 Flume+Kafka+SparkStreaming已经发展为一个比较成熟的实时日志收集与计算架构,利用Kafka,即可以支持将用于离线分析的数据流到HDFS,又可以同时支撑多个消费者实时消费数据,包括SparkStreaming.然而,在SparkStreaming程序中如果有复杂业务逻辑的统计,使用scala代码实现起来比较困难,也不易于别人理解.但如果在SparkSteaming中也使用SQL来做统计分析,是不是就简单的多呢? 本文介

1.日期加减spark sql 日期加减,date_sub,date_addval dateDF=spark.range(10) .withColumn("today",current_date()) .withColumn("now",current_timestamp()) dateDF.createOrReplaceTempView("dateTable") dateDF.printSchema() dateDF.select(date_s

DATE_FORMAT(date,format) date 参数是合法的日期.format 规定日期/时间的输出格式. mysql的DATE_FORMAT用法 %a 缩写星期名 %b 缩写月名 %c 月,数值 %D 带有英文前缀的月中的天 %d 月的天,数值(00-31) %e 月的天,数值(0-31) %f 微秒 %H 小时 (00-23) %h 小时 (01-12) %I 小时 (01-12 %i 分钟,数值(00-59) %j 年的天 (001-366) %k 小时 (0-23) %l 小

import time time.strftime('%Y%m',time.localtime(time.time()))#获取当前年月

这个大坑... .... 如题,在Windows的eclipse中编写SparkSQL代码时,编写如下代码时,一运行就抛出一堆空指针异常: // 首先还是创建SparkConf SparkConf conf = new SparkConf() .setMaster("local") .setAppName("HiveDataSource"); // 创建JavaSparkContext JavaSparkContext sc = new JavaSparkConte

问:udf在sparksql 里面的作用是什么呢? 答:oracle的存储过程会有用到定义函数,那么现在udf就相当于一个在sparksql用到的函数定义: 第二个问题udf是怎么实现的呢? registerFunction(name, f,  returnType=StringType) name – name of the UDF f – python function returnType – a DataType object 首先我们从官网的例子去理解: >>> from py

select Title,datepart(year,DateCreated) from CMS_Content    只取年 只显示年月,不显示日:select datepart(year,getdate())*100+datepart(month,getdate())                   200811 年月日格式化 select CONVERT(varchar, getdate(), 120 ) 2004-09-12 11:06:08 select replace(repla

一,测试环境       1) 硬件环境完全相同:              包括:cpu/内存/网络/磁盘Io/机器数量等       2)软件环境:              相同数据              相同测试用例       3) 不同计算框架,其中spark-sql 都是基于yarn的       4)spark-sql executor内存总量不大于 hive使用内存峰值 二,不同框架在两个测试用例下的性能对比 1)bu_出租车需求数计算.sql   orc orc (spl

HooDatePicker 介绍(introduction) ==================================================项目需要一个DatePicker,只显示年月,而且选中的时间高亮显示(苹果默认的只显示灰色),研究多个代码后没有达到预想效果,没办法只能动手丰衣足食,用了一天时间封装出这个性能比较高的自定义DatePicker.苹果原生的UIDatePicker无法实现只提供年月选择,而HooDatePicker增加了年月显示,并提供了扁平化和样式美化

由于我Spark采用的是Cloudera公司的CDH,并且安装的时候是在线自动安装和部署的集群.最近在学习SparkSQL,看到SparkSQL on HIVE.下面主要是介绍一下如何通过SparkSQL在读取HIVE的数据. (说明:如果不是采用CDH在线自动安装和部署的话,可能需要对源码进行编译,使它能够兼容HIVE. 编译的方式也很简单,只需要在Spark_SRC_home(源码的home目录下)执行如下命令: ./make-distribution.sh --tgz -Phadoop-2

额,没忍住,想完全了解sparksql,毕竟一直在用嘛,想一次性搞清楚它,所以今天再多看点好了~ 曾几何时,有一个叫做shark的东西,它改了hive的源码...突然有一天,spark Sql突然出现,如下图: = =好了,不逗了,言归正传...那么一条sql传统数据库会是怎么解析的呢? 传统数据库的解析过程是按Rusult.Data Source.Operation的次序来解析的.传统数据库先将读入的SQL语句进行解析,分辨出SQL语句中哪些词是关键字(如select,from,where),

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .SparkSQL的发展历程 1.1 Hive and Shark SparkSQL的前身是Shark,给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具,Hive应运而生,它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具.但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O,降低的运行效率,为了提高SQL-on-Hadoop的效率,大量的S