在日常使用sql做查询插入操作时,我们通常会用到用sql查询一串编号,这串编号由数字组成.为了统一美观,我们记录编号时,统一指定位数,不足的位数我们在其左侧补0.如编号66,我们指定位数为5,则保存数据应为00066.这样的操作在sql中应当怎样实现呢? 首先给出查询语句:RIGHT('0000'+CAST( '123'  AS nvarchar(50)),4) 语句解释:公式 RIGHT('位数'+CAST(要判断的字段 AS nvarchar(50)),位数 ) PS:以上查询语句是放在查询

在SQL中取出字符串中数字部分或在SQL中取出字符部分 编写人:CC阿爸 2013-10-18 近来在开发一个项目时,一包含数字的字符串,需要取出中间的数字部分进行排序.经过baidu搜索.并结合自己项目的需求,编写了一个自定义的SQL函数用供项目中使用. /****** Object: UserDefinedFunction [dbo].[F_Get_No] Script Date: 10/18/2013 22:03:13 ******/ SET ANSI_NULLS ON GO SET QU

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

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

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._

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 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

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 []

近来在开发一个项目时,一包含数字的字符串,需要取出中间的数字部分进行排序.经过baidu搜索.并结合自己项目的需求,编写了一个自定义的SQL函数用供项目中使用. /****** Object: UserDefinedFunction [dbo].[F_Get_No] Script Date: 10/18/2013 22:03:13 ******/ SET ANSI_NULLS ON GO SET QUOTED_IDENTIFIER ON GO create function [dbo].[F_G

1.REPLACE 语法:REPLACE(char, search_string,replacement_string) 用法:将char中的字符串search_string全部转换为字符串replacement_string.       举例:SQL> select REPLACE('fgsgswsgs', 'fk' ,'j') 返回值 from dual;            返回值            ---------            fgsgswsgs SQL> sele

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

1.REPLACE 语法:REPLACE(char, search_string,replacement_string) 用法:将char中的字符串search_string全部转换为字符串replacement_string.       举例:SQL> select REPLACE('fgsgswsgs', 'fk' ,'j') 返回值 from dual;            返回值            ---------            fgsgswsgs SQL> sele

1. 连接mysql 首先需要把mysql-connector-java-5.1.39.jar 拷贝到 spark 的jars目录里面: scala> import org.apache.spark.sql.SQLContextimport org.apache.spark.sql.SQLContext scala> val sqlContext=new SQLContext(sc)warning: there was one deprecation warning; re-run with

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

1.people.txtsoyo8, 35小周, 30小华, 19soyo,882./** * Created by soyo on 17-10-10. * 利用反射机制推断RDD模式 */import org.apache.spark.sql.catalyst.encoders.ExpressionEncoderimport org.apache.spark.sql.{Encoder, SparkSession}import org.apache.spark.sql.SparkSessionc

从官网来copy过来的几种模式描述: Scala/Java Python Meaning SaveMode.ErrorIfExists(default) "error"(default) When saving a DataFrame to a data source, if data already exists, an exception is expected to be thrown. SaveMode.Append "append" When saving

假设你想建立一个与Yahoo功能相似的Internet目录.你可以建立一个表用来保存一系列的站点名称,统一资源定位器(URL),描述,和类别,并答应访问者通过在HTML form中输入要害字来检索这些内容. 假如有一个访问者想从这个目录中得到其描述中包含要害字trading card的站点的列表.要取出正确的站点列表,你也许试图使用这样的查询: SELECT site_name FROM site_directory WHERE site_desc=’trading card’ 这个查询可以工作

where 1=1 where 1=1有什么用?在SQL语言中,写这么一句话就跟没写一样. select * from table1 where 1=1与select * from table1完全没有区别,甚至还有其他许多写法,1<>2,'a'='a','a'<>'b',其目的就只有一个,where的条件为永真,得到的结果就是未加约束条件的. 在SQL注入时会用到这个,例如select * from table1 where name='lala'给强行加上select * fr

使用registerTempTable注册表是一个临时表,生命周期只在所定义的sqlContext或hiveContext实例之中.换而言之,在一个sqlontext(或hiveContext)中registerTempTable的表不能在另一个sqlContext(或hiveContext)中使用. 而saveAsTable则是永久的,只要连接存在,spark再启的时候,这个表还是在的. 官网上的描述: Unlike theregisterTempTable command, saveAsTa