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

sql的行转列(PIVOT)与列转行(UNPIVOT)   在做数据统计的时候,行转列,列转行是经常碰到的问题.case when方式太麻烦了,而且可扩展性不强,可以使用 PIVOT,UNPIVOT比较快速实现行转列,列转行,而且可扩展性强 一.行转列 1.测试数据准备 CREATE TABLE [StudentScores] ( [UserName] NVARCHAR(20), --学生姓名 [Subject] NVARCHAR(30), --科目 [Score] FLOAT, --成绩 )

原文:sql 行转列 PIVOT 列转行 UNPIVOT 一: 现有表一(t_table1),想转为表二(t_table2)的格式. 表一: 年 公司 收入 2013 公司1 12 2013 公司2 22 2013 公司3 32 2012 公司1 42 2012 公司2 52 2012 公司3 62 表二: 年 公司1 公司2 公司3 2012 42 52 62 2013 12 22 32 可使用sql2005之后提供的PIVOT 具体操作如下: select  *  from   t_tabl

数据 CREATE TABLE student( no int, ca ), name ), subject ), scorce int ); /* 数据 */ , ); , ); , ); , ); , ); , ); , ); , ); , ); , ); , ); , ); , ); , ); , ); , ); , ); , ); 行转列 -- case when 实现 SELECT S.ca, END) AS '语文', END) AS '数学', END) AS '英语' FROM

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._

  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

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"

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 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 []

这个比较简单,用||或concat函数可以实现 select concat(id,username) str from app_user select id||username str from app_user 字符串转多列 实际上就是拆分字符串的问题,可以使用 substr.instr.regexp_substr函数方式 字符串转多行 使用union all函数等方式 wm_concat函数 首先让我们来看看这个神奇的函数wm_concat(列名),该函数可以把列值以","号分隔起

在做数据统计的时候,行转列,列转行是经常碰到的问题.case when方式太麻烦了,而且可扩展性不强,可以使用 PIVOT,UNPIVOT比较快速实现行转列,列转行,而且可扩展性强 一.行转列 1.测试数据准备 CREATE TABLE [StudentScores] ( ), --学生姓名 ), --科目 [Score] FLOAT, --成绩 ) 2.行转列sql SELECT * FROM [StudentScores] /*数据源*/ AS P PIVOT ( SUM(Score/*行转

原文地址:https://www.cnblogs.com/linJie1930906722/p/6036714.html 在做数据统计的时候,行转列,列转行是经常碰到的问题.case when方式太麻烦了,而且可扩展性不强,可以使用 PIVOT,UNPIVOT比较快速实现行转列,列转行,而且可扩展性强 一.行转列 1.测试数据准备 CREATE TABLE [StudentScores] ( [UserName] NVARCHAR(20), --学生姓名 [Subject] NVARCHAR(3

一.行转列 1.测试数据准备 CREATE TABLE [StudentScores] ( ), --学生姓名 ), --科目 [Score] FLOAT, --成绩 ) 执行结果: 2.行转列sql SELECT * FROM [StudentScores] /*数据源*/ AS P PIVOT ( SUM(Score/*行转列后 列的值*/) FOR p.Subject/*需要行转列的列*/ IN ([语文],[数学],[英语],[生物]/*列的值*/) ) AS T 执行结果: 二.列转行

今天正好做 数据展示,用到了列转行,行转列有多种方式,Pivot是其中的一种,Povit 是sql server 2005以后才出现的功能, 下面的业务场景: 每个月,进货渠道的总计数量[Total],有中文,英文年月,等数据列, 原始数据如下: 需求: 需要把数据按每一年的1月到12月展示成一行,如上图,怎么办?Povit排上用场了 有的年,可能不是每个月都有,也就是动态列的生成了. 首先要做的就是构建1到12月, DECLARE @temp NVARCHAR(max)='' SELECT @

今天突然想到了数据库中的行专列与列转行,还不熟悉,在上网看了一下然后就自己写了个例子. 数据库表示这样滴! //全部查询出来SELECT (case type when 'MySql数据库' then id else NULL END) as 'MySql数据库', (case type when 'SqlServer数据库' then id else NULL END) as 'SqlServer数据库', (case type when 'CSharp' then id else NULL

DECLARE @sql_col VARCHAR(8000); DECLARE @sql_str VARCHAR(8000); DECLARE @sql_ VARCHAR(MAX); SELECT @sql_col = ISNULL(@sql_col + ',', '') + QUOTENAME(BBCAccount.dbo.BusinessType.Name) FROM BBCAccount.dbo.BusinessType WHERE ParentCode IS NULL AND Type

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

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