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

行列之间的互相转换是ETL中的常见需求,在Spark SQL中,行转列有内建的PIVOT函数可用,没什么特别之处.而列转行要稍微麻烦点.本文整理了2种可行的列转行方法,供参考. 本文链接:https://www.cnblogs.com/hhelibeb/p/10310369.html 测试数据准备 本文的环境是Windows 10, Spark 2.4,开发语言是Python.首先构建一点初始测试数据, from pyspark.sql import SparkSession spark = S

php中explode与split的区别介绍 作者: 字体:[增加 减小] 类型:转载 今天在使用split时遇到一些问题.还是对函数理解不深刻,特写出来做个记 首先来看下两个方法的定义: 函数原型:array split (string $pattern, string $string [, int $limit]) 函数原型:array explode ( string $separator, string $string [, int $limit]) 初看没有啥差别,貌似功能都一样.我就

转载自:https://blog.csdn.net/u012297062/article/details/52227909 UDF: User Defined Function,用户自定义的函数,函数的输入是一条具体的数据记录,实现上讲就是普通的Scala函数:UDAF:User Defined Aggregation Function,用户自定义的聚合函数,函数本身作用于数据集合,能够在聚合操作的基础上进行自定义操作: 实质上讲,例如说UDF会被Spark SQL中的Catalyst封装成为E

  Spark SQL中的Catalyst 的工作机制 答:不管是SQL.Hive SQL还是DataFrame.Dataset触发Action Job的时候,都会经过解析变成unresolved的逻辑执行计划,然后利用元数据信息对unresolved的逻辑执行计算进行分析,得到逻辑执行计划,然后对逻辑执行计划进行优化,得到优化后的逻辑执行计划,然后利用优化后的逻辑执行计划生成多个物理执行计划,利用cost model分别对所有的物理执行计划进行测试看看哪个性能更好,然后选出性能最好的物理执行计

一.窗口函数种类 ranking 排名类 analytic 分析类 aggregate 聚合类 Function Type SQL DataFrame API Description  Ranking  rank   rank rank值可能是不连续的  Ranking  dense_rank  denseRank rank值一定是连续的  Ranking  percent_rank   percentRank 相同的分组中 (rank -1) / ( count(score) - 1 )  R

项目中的一个功能模块上用到了标量值函数,函数中又有ceiling()函数的用法,自己找了一些资料,对SQL中这几个函数做一个简单的记录,方便自己学习.有不足之处欢迎拍砖补充 1.round()函数遵循四舍五入原则,用于把数值字段舍入为指定的小数位数 2.floor(value)函数返回小于或等于指定值(value)的最小整数 3.ceiling(value)函数返回大于或等于指定值(value)的最小整数 例如:对于12.9,floor(12.9)返回12:ceiling(12.9)返回13:r

在做项目的时候,在sql中使用了hashbytes函数,运用md5算法去加密一密码.代码如下 DECLARE @psw nvarchar(20) SET @psw = 'admin' SELECT hashbytes('md5',@psw) 输出结果:0x19A2854144B63A8F7617A6F225019B12 前面的 0x 是16进制的意思. 现在改变一下变量@psw的类型 DECLARE @psw varchar(20) SET @psw = 'admin' SELECT hashb

spark sql中支持sechema合并的操作. 直接上官方的代码吧. val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) // sqlContext from the previous example is used in this example. // This is used to implicitly convert an RDD to a DataFrame. import sqlContext.implicits._

1.Sql 中常用时间处理函数  GETDATE()  返回当前的日期和时间 DATEPART()  返回日期/时间的单独部分 DATEADD()   返回日期中添加或减去指定的时间间隔 DATEDIFF()  返回两个日期直接的时间 DATENAME()  返回指定日期的指定日期部分的整数 CONVERT()   返回不同格式的时间 2.一些常用的日期格式 select DATEDIFF(day, '2019-08-20', getDate()); --获取指定时间单位的差值 ,GETDATE

Spark SQL中出现 CROSS JOIN 问题解决 1.问题显示如下所示:     Use the CROSS JOIN syntax to allow cartesian products between these relation 2.原因: Spark 2.x版本中默认不支持笛卡尔积操作 3.解决方案: 通过参数spark.sql.crossJoin.enabled开启,方式如下:   spark.conf.set("spark.sql.crossJoin.enabled"

spark 2.4 spark sql中执行 set hive.exec.max.dynamic.partitions=10000; 后再执行sql依然会报错: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: Number of dynamic partitions created is 1001, which is more than 1000. To solve this try to set hive.exec.max.dynamic.p

首先看个Not in Subquery的SQL: // test_partition1 和 test_partition2为Hive外部分区表 select * from test_partition1 t1 where t1.id not in (select id from test_partition2); 对应的完整的逻辑计划和物理计划为: == Parsed Logical Plan == 'Project [*] +- 'Filter NOT 't1.id IN (list#3 []

Spark Sql提供了丰富的内置函数供猿友们使用,辣为何还要用户自定义函数呢?实际的业务场景可能很复杂,内置函数hold不住,所以spark sql提供了可扩展的内置函数接口:哥们,你的业务太变态了,我满足不了你,自己按照我的规范去定义一个sql函数,该怎么折腾就怎么折腾! 这里还是先以Scala实现一个简单的hello world级别的小样为例,来体验udf与udaf的使用好了. 问题 将如下数组: val bigData = Array("Spark","Hadoop&

强调它与方法一的区别:当DataFrame的数据结构不能够被提前定义.例如:(1)记录结构已经被编码成字符串 (2) 结构在文本文件中,可能需要为不同场景分别设计属性等以上情况出现适用于以下方法.1.people.txt:soyo8, 35小周, 30小华, 19soyo,88 /** * Created by soyo on 17-10-10. * 使用编程方式定义RDD模式 */ import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.sp

不多说,直接上干货! 用户自定义函数 注册udf 我们可以使用Spark 支持的编程语言编写好函数,然后通过Spark SQL 内建的方法传递进来,非常便捷地注册我们自己的UDF 在Scala 和Python 中,可以利用语言原生的函数和lambda 语法的支持,而在Java 中,则需要扩展对应的UDF 类. 注册udf的功能已经移动到了sqlContext的udf对象上(Scala): sqlContext.udf.register("strLen", (s: String) =&g

                                    存储过程和函数 简单的说,存储过程就是一条或者多条SQL语句的集合.可以视为批文件,但是其作用不仅仅局限于批处理.本文主要介绍如何创建存储过程和存储函数,以及如何调用.查看.修改.删除存储过程和存储函数等. 创建存储过程和函数 存储程序分为存储过程和存储函数.Mysql创建存储过程和存储函数的语句分别为CREATE PROCEDURE和CREATE FUNCTION.使用CALL语句来调用存储过程,只能用输出变量返回值.存储

1.小表对大表(broadcast join) 将小表的数据分发到每个节点上,供大表使用.executor存储小表的全部数据,一定程度上牺牲了空间,换取shuffle操作大量的耗时,这在SparkSQL中称作Broadcast Join Broadcast Join的条件有以下几个: *被广播的表需要小于 spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 所配置的值,默认是10M (或者加了broadcast join的hint) *基表不能被广播,比如 left out

在SQL数据库中,最大/最小值函数—MAX()/MIN()是经常要用到的,下面就将为您分别介绍MAX()函数和MIN()函数的使用,供您参考,希望对您学习SQL数据库能有些帮助. 当需要了解一列中的最大值时,可以使用MAX()函数:同样,当需要了解一列中的最小值时,可以使用MIN()函数.语法如下. SELECT          MAX (column_name) / MIN (column_name) FROM            table_name 说明:列column_name中的数

SQLSERVER中CONVERT函数格式: CAST (expression AS data_type) 参数说明: expression:任何有效的SQLServer表达式. AS:用于分隔两个参数,在AS之前的是要处理的数据,在AS之后是要转换的数据类型. data_type:目标系统所提供的数据类型,包括bigint和sql_variant,不能使用用户定义的数据类型. 使用CAST函数进行数据类型转换时,在下列情况下能够被接受: (1)两个表达式的数据类型完全相同.(2)两个表达式可隐

怎么写了一个语句带出这样的结果. 语句: if exists (select * from sysdatabases where name='omni') then 结果: ERROR 位于第 4 行: ORA-06550: 第 4 行, 第 6 列: PLS-00204: 函数或伪列 'EXISTS' 只能在 SQL 语句中使用 ORA-06550: 第 4 行, 第 3 列: PL/SQL: Statement ignored FT死了,难道不能用这个函数吗?应该可以吧.另外,感觉用orac