转载请注明转自:http://www.cnblogs.com/feiyumo/p/8760846.html 一.获取当前时间 1.current_date获取当前日期 2018-04-09 2.current_timestamp/now()获取当前时间 2018-04-09 15:20:49.247 二.从日期时间中提取字段 1.year,month,day/dayofmonth,hour,minute,second Examples:> SELECT day('2009-07-30'); 30

SQL中CONVERT日期不同格式的转换用法 格式: CONVERT(data_type,expression[,style]) 说明:此样式一般在时间类型(datetime,smalldatetime)与字符串类型(nchar,nvarchar,char,varchar)相互转换的时候才用到. 语句及查询结果: SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 0): 05 16 2006 10:57AM SELECT CONVERT(varchar(100), 

转 截取字符串专题:php截取字符串函数,php 字符串长度,php截取字符串前几位 PHP截取中文字符串(mb_substr)和获取中文 => http://www.q3060.com/list3/list117/22126.html php 截取字符串第一个字符和最后一个字符 => http://www.q3060.com/list3/list117/22118.html php正则截取字符串 => http://www.q3060.com/list3/list117/22112.h

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

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

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

想要截取字符串前几位与后几位,主要代码如下 截取字符串前几位 var disName ='开心一族漂亮家园'; var shortName = disName.substring(0,5); console.log(shortName);//打印结果:开心一族漂 截取字符串后几位 var disName ='开心一族漂亮家园'; var disLength = disName.length; var shortName = disName.substring(disLength-2,disLen

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 []

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

在我们SQL中一般支持三种数据类型. date:日历日期,包括年(四位),月和日. time: 一天中的时间,包括小时,分和秒.可以用变量time(p)来表示秒的小数点后的数字位数(默认是0). 通过制定 time with timezone,还可以把时区信息连同时间一起存储. timestamp: date 和 time的组合. 可以用变量timestamp(p)来表示秒的小数点后的数字位数(这里默认值为6).如果指定with timezone,则时区信息也会被存储 日期和时间类型的值可按如下

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. 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

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

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

CONVERT(data_type,expression[,style]) convert(varchar(10),字段名,转换格式) 说明:此样式一般在时间类型(datetime,smalldatetime)与字符串类型(nchar,nvarchar,char,varchar)相互转换的时候才用到. 语句 结果SELECT CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 0) 07 15 2009 4:06PMSELECT CONVERT(varchar(100), GETD

Convert(data_type,expression[,style]) Convert(varchar(10),字段名,转换格式) 说明:此样式一般在时间类型(datetime,smalldatetime)与字符串类型(nchar,nvarchar,char,varchar)相互转换的时候才用到. 语句 结果 ), ) --07 15 2009 4:06PM ), ) --07 / 15 / 09 ), ) --09.07.15 ), ) --15 / 07 / 09 ), ) --15.0

在我们通过SQL语句对数据库中的数据进行查询时,难免会遇到针对datetime的查询,但是因为一般情况下,输入的时间条件为年月日,所以,这种情况下,我们就要进行一下模糊查询,首先,摒弃一种投机取巧的方法,如下: WHERE time LIKE ‘%2008-5-18%’ 如果采用这种模糊查询的方法的话,有一个很严重的问题,就是对时间格式非常依赖,如果系统采用的时间格式不一样的话,这样的语句就完全无法使用了,例如:2008/5/20,所以,必须采用一个更加灵活的方法才行: WHERE YEAR(t