在 spark 中给 dataframe 增加一列的方法一般使用 withColumn // 新建一个dataFrame val sparkconf = new SparkConf() .setMaster("local") .setAppName("test") val spark = SparkSession.builder().config(sparkconf).getOrCreate() val tempDataFrame = spark.createDat

前几天在做网上商城,要展示商品信息(有图片,有文字),DataView虽然可以分页,但它的缺点是不能自定义显示格式.而DataList解决了它的缺点,但DataList本身却不能分页.很是头痛,于是在网上找了些资料,问题解决了.现在将我的实现过程与大家分享下: 1.自己写代码(自定义控件) 2.用第三方控件(如AspNetPager) 我把我的自定义控件的分享下, 我的DataList分页方法的核心原理是利用PagedDataSource对象,PagedDataSource类封装了DataGri

函数代码: class MySparkJob{ def entry(spark:SparkSession):Unit={ def getInnerRsrp(outer_rsrp: Double, wear_loss: Double, path_loss: Double): Double = { val innerRsrp: Double = outer_rsrp - wear_loss - (XX) * path_loss innerRsrp } spark.udf.register("getX

直接上代码,详见注释 import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} /** * Created by zxh on 2016/6/10. */ object UDF_test { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf() implicit val sc = new

在使用数据库的时候,需要将查询出来的一列按照逗号合并成一行. 原表名字为 TABLE ,表中的部分原始数据为: +---------+------------------------+ | BASIC | NAME | +----------+------------------------+ | 1 | 有害程序事件(MI) | | 0 | 计算机病毒事件 | | 0 | 蠕虫事件 | | 0 | 特洛伊木马事件 | +----------+------------------------+

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

起初开始写一些 udf 的时候感觉有一些奇怪,在 spark 的计算中,一般通过转换(Transformation) 在不触发计算(Action) 的情况下就行一些预处理.udf 就是这样一个好用的东西,他可以在我们进行 Transformation 的时候给我们带来对复杂问题的处理能力. 这里有两种最典型的方法. 应用于 spark 2.4 1. 直接在 SparkSession.sql 里面直接使用注册好的 udf,类似于这种写法 xx = SparkSession.catalog.regi

Spark(Hive) SQL中UDF的使用(Python):http://www.tuicool.com/articles/3yMBNb7

    Hadoop生态系统发展到现在,存储层主要由HDFS和HBase两个系统把持着,一直没有太大突破.在追求高吞吐的批处理场景下,我们选用HDFS,在追求低延迟,有随机读写需求的场景下,我们选用HBase,那么是否存在一种系统,能结合两个系统优点,同时支持高吞吐率和低延迟呢?有人尝试修改HBase内核构造这样的系统,即保留HBase的数据模型,而将其底层存储部分改为纯列式存储(目前HBase只能算是列簇式存储引擎),但这种修改难度较大.Kudu的出现有望解决这一难题. 想了解大数据的学习路线

某些场景下,我们在写UDF实现业务逻辑时候,可能需要去读取某个文件. 我们可以将此文件上传个hdfs某个路径下,然后通过hdfs api读取该文件,但是需要注意: UDF中读取文件部分最好放在静态代码块中(只会在类加载时候读取一次)或者放在构造方法中(在实例化的时候执行一次),尤其在处理的数据量比较大的时候,否则会反反复复的读取,造成不必要的开销,甚至任务失败,示例代码如下: package cn.com.dtmobile.udf; import java.util.HashMap; impor

一.问题需求: 近期需要做一个商品集合的相关性计算,需要将所有商品进行两两组合笛卡尔积,但spark自带的笛卡尔积会造成过多重复,而且增加join量 假如商品集合里面有: aa   aa bb   bb cc   cc 两两进行组合会出现九种情况 aa,aa aa,bb aa,cc cc,aa bb,aa bb,cc cc,aa cc,bb cc,cc 其实 aa,aa  还有aa,bb与bb,aa是一样的 我们其实只要其中3种: 排列组合: aa,bb bb,  cc aa, cc 二.实现:

alter table 表名 modify column 字段名 类型; 例如 数据库中user表 name字段是varchar(30) 可以用 ) ; --修改字段长度 )--修改表列名 ); --添加表列

创建每列随机值的语句 create table TEST_ZHAA01A_03 as select rownum as id, to_char(sysdate + rownum/24/3600, 'yyyy-mm-dd hh24:mi:ss') as inc_datetime, trunc(dbms_random.value(0, 999999999999)) as random_id, dbms_random.string('x', 20) random_string from dual co

alter table 表名 modify column 字段名 类型; 例如 数据库中user表 name字段是varchar(30) 可以用 ) ; --修改字段长度 )--修改表列名 ); --添加表列 .MySQL 脚本实现 字段默认系统时间 用例 --添加CreateTime 设置默认时间 CURRENT_TIMESTAMP ALTER TABLE `table_name` ADD COLUMN `CreateTime` datetime NULL DEFAULT CURRENT_TI

参考地址:https://www.cnblogs.com/SZxiaochun/p/9299392.html ALTER TABLE worksheet_data_12 ), ADD COLUMN `date_112` TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP 四种时间戳特性: TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP TIM

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Spark处理字符串日期的max和min的方式Spark处理数据存储到Hive的方式Spark处理新增列的方式map和udf.functionsSpark处理行转列pivot的使用Python 3.5.3Spark1.6.2 欢迎访问个人主页和博客 Spark处理字符串日期的max和min的方式 一般是字符串类型的日期在使用Spark的agg求max时,是不正确的,API显示只支持数值型的max.minhive的SQL查询引擎是支持字符串日期的max和min的 字符串日期转为时间戳再聚合 uni

方法一:利用createDataFrame方法,新增列的过程包含在构建rdd和schema中 方法二:利用withColumn方法,新增列的过程包含在udf函数中 方法三:利用SQL代码,新增列的过程直接写入SQL代码中 方法四:以上三种是增加一个有判断的列,如果想要增加一列唯一序号,可以使用monotonically_increasing_id 代码块: //dataframe新增一列方法1,利用createDataFrame方法 val trdd = input.select(targetC

前言 本文介绍如何在Spark Sql和DataFrame中使用UDF,如何利用UDF给一个表或者一个DataFrame根据需求添加几列,并给出了旧版(Spark1.x)和新版(Spark2.x)完整的代码示例. 关于UDF:UDF:User Defined Function,用户自定义函数 创建测试用DataFrame spark2.0创建DataFrame // 构造测试数据,有两个字段.名字和年龄 val userData = Array((), (), (), ()) //创建测试df

一.UDF介绍 UDF(User Define Function),即用户自定义函数,Spark的官方文档中没有对UDF做过多介绍,猜想可能是认为比较简单吧. 几乎所有sql数据库的实现都为用户提供了扩展接口来增强sql语句的处理能力,这些扩展称之为UDXXX,即用户定义(User Define)的XXX,这个XXX可以是对单行操作的UDF,或者是对多行操作的UDAF,或者是UDTF,本次主要介绍UDF. UDF的UD表示用户定义,既然有用户定义,就会有系统内建(built-in),一些系统内建