版本说明:Spark-2.3.0 使用Spark SQL在对数据进行处理的过程中,可能会遇到对一列数据拆分为多列,或者把多列数据合并为一列.这里记录一下目前想到的对DataFrame列数据进行合并和拆分的几种方法. 1 DataFrame列数据的合并例如:我们有如下数据,想要将三列数据合并为一列,并以“,”分割 +----+---+-----------+ |name|age| phone| +----+---+-----------+ |Ming| || |hong| || | zhi| ||

select  a + ' '+b  as ab from tableName 如果是有整型的(例,b字段为int类型): select a +' '+Convert(VARCHAR(50),b) as ab from tableName 如果是有小数的(例,b字段为float类型) select a +' '+convert(varchar(20),convert(decimal(18,4),b)) as ab from tableName 注释:a,b为列名

本文讲解Spark的结构化数据处理,主要包括:Spark SQL.DataFrame.Dataset以及Spark SQL服务等相关内容.本文主要讲解Spark 1.6.x的结构化数据处理相关东东,但因Spark发展迅速(本文的写作时值Spark 1.6.2发布之际,并且Spark 2.0的预览版本也已发布许久),因此请随时关注Spark SQL官方文档以了解最新信息. 文中使用Scala对Spark SQL进行讲解,并且代码大多都能在spark-shell中运行,关于这点请知晓. 概述 相比于

Spark SQL 之 DataFrame 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个组件,用于结构化数据的计算.Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象,DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎. DataFrames DataFrame是一个分布式的数据集合,该数据集合以命名列的方式进行整合.DataFrame可以理解为关系数据库中的一张表,也可以理解为R/Pyth

原博文出自于: http://www.cnblogs.com/BYRans/p/5003029.html 感谢! Spark SQL 之 DataFrame 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个组件,用于结构化数据的计算.Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象,DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎. DataFrames DataFrame是一个分布式的数据

转载自:  Spark SQL.DataFrame和Datase

概述 Spark SQL是用于结构化数据处理的Spark模块.它提供了一个称为DataFrames的编程抽象,也可以作为分布式SQL查询引擎. Spark SQL也可用于从现有的Hive安装中读取数据.有关如何配置此功能的更多信息,请参阅Hive Tables部分. DataFrames DataFrame是组织成命名列的数据的分布式集合.它在概念上等同于关系数据库中的表或R / Python中的数据框架,但是在更加优化的范围内.DataFrames可以从各种来源构建,例如:结构化数据文件,Hi

Spark SQL是处理结构化数据的Spark模块.它提供了DataFrames这样的编程抽象.同一时候也能够作为分布式SQL查询引擎使用. DataFrames DataFrame是一个带有列名的分布式数据集合.等同于一张关系型数据库中的表或者R/Python中的data frame,只是在底层做了非常多优化:我们能够使用结构化数据文件.Hive tables,外部数据库或者RDDS来构造DataFrames. 1. 開始入口: 入口须要从SQLContext类或者它的子类開始,当然须要使用S

一.Spark SQL简介 Spark SQL是Spark中的一个子模块,主要用于操作结构化数据.它具有以下特点: 能够将SQL查询与Spark程序无缝混合,允许您使用SQL或DataFrame API对结构化数据进行查询: 支持多种开发语言: 支持多达上百种的外部数据源,包括Hive,Avro,Parquet,ORC,JSON和JDBC等: 支持HiveQL语法以及Hive SerDes和UDF,允许你访问现有的Hive仓库: 支持标准的JDBC和ODBC连接: 支持优化器,列式存储和代码生成

一.Spark SQL简介 Spark SQL 是 Spark 中的一个子模块,主要用于操作结构化数据.它具有以下特点: 能够将 SQL 查询与 Spark 程序无缝混合,允许您使用 SQL 或 DataFrame API 对结构化数据进行查询: 支持多种开发语言: 支持多达上百种的外部数据源,包括 Hive,Avro,Parquet,ORC,JSON 和 JDBC 等: 支持 HiveQL 语法以及 Hive SerDes 和 UDF,允许你访问现有的 Hive 仓库: 支持标准的 JDBC

将两列合并连接成一列,需要注意的是列的格式必须是NVARCHAR或者VARCHAR类型 ), call_uuid, ) +','+agent_code '   PerDate 1 ,980408102500000,1001 2 ,980414313125000,1001 3 ,980415770937500,1001 4 ,980416111875000,1001

问题原由: intouch项目中,利用intouch脚本来存储数据时,存入的时间格式为:date,time分开存储.在报表需求中,有需要利用查询两个时间段之间的数据. 问题解决: 1.直接写脚本(写出的脚本有bug) 表结构如下: select * from 在线数据日报表 where(convert(char(10),date,120)>='2018-10-30' and time>='18:00:00') and (convert(char(10),date,120)<='2018-

关于和并列的 要这种效果. create table tb(idint, value varchar(10)) insert into tbvalues(1,'aa') insert into tbvalues(1,'bb') insert into tbvalues(2,'aaa') insert into tbvalues(2,'bbb') insert into tbvalues(2,'ccc') go /*         stuff(param1, startIndex, length

SQLContext是创建DataFrame和执行SQL语句的入口 通过RDD结合case class转换为DataFrame 1.准备:hdfs上提交一个文件,schema为id name age,内容如下 1 zhansgan 16 2 lisi 18 3 wangwu 21 4 xiaofang 22 2.打开spark-shell命令行,执行如下

使用sql stuff函数 /*         stuff(param1, startIndex, length, param2)说明:将param1中自startIndex(SQL中都是从1开始,而非0)起,删除length个字符,然后用param2替换删掉的字符.*/ 示例: select  po_no = stuff((select ';' + 字段 from 表 t where 查询条件 for xml path('')) , 1 , 1 , '')

select rtrim(姓)+ rtrim(名) as 姓名 from tb

SELECT GROUP_CONCAT(A.字段) AS 字段别名 FROM 表名 A WHERE A.字段=,,) SELECT GROUP_CONCAT(A.字段) AS 字段FROM 表名 A

下面又是一种详解:

with tt as (select A.GID, CASE WHEN A.IsApp='是' THEN 'APP' else '' end 'APP', CASE WHEN A.IsSmallApp='是' THEN '小程序' else '' end 'SmallApp' from Order A ) select A.SalePrice,A.SaleStatus, --销售参与渠道 --(A.IsApp+','+A.IsSmallApp), --CASE WHEN A.IsApp='是'

利用函数:group_concat(),实现一个ID对应多个名称时,原本为多行数据,把名称合并成一行. 完整的语法如下: group_concat([DISTINCT] 要连接的字段 [Order BY ASC/DESC 排序字段] [Separator '分隔符'])

library(dplyr) unite(mtcars, "vs_am", vs, am) Merging Data Adding Columns To merge two data frames (datasets) horizontally,  use the merge function. In most cases, you join two data frames  by one or more common key variables (i.e., an inner joi