转载请注明转自:http://www.cnblogs.com/feiyumo/p/8763186.html 1.concat对于字符串进行拼接 concat(str1, str2, ..., strN) - Returns the concatenation of str1, str2, ..., strN. Examples:> SELECT concat('Spark', 'SQL'); SparkSQL 2.concat_ws在拼接的字符串中间添加某种格式 concat_ws(sep, [

一.sql server日期时间函数Sql Server中的日期与时间函数 1.  当前系统日期.时间     select getdate()  2. dateadd  在向指定日期加上一段时间的基础上,返回新的 datetime 值   例如:向日期加上2天    select dateadd(day,2,'2004-10-15')  --返回:2004-10-17 00:00:00.000 3. datediff 返回跨两个指定日期的日期和时间边界数.   select datediff(

在SQL Server数据库中,SQL Server日期时间格式转换字符串可以改变SQL Server日期和时间的格式,是每个SQL数据库用户都应该掌握的.本文我们主要就介绍一下SQL Server日期时间转字符串的相关知识,接下来就让我们一起来了解一下这部分内容. 日期时间转字符串: Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 0): 05 16 2006 10:57AM Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 1):

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一.sql server日期时间函数Sql Server中的日期与时间函数 1.  当前系统日期.时间     select getdate()  2. dateadd  在向指定日期加上一段时间的基础上,返回新的 datetime 值   例如:向日期加上2天    select dateadd(day,2,'2004-10-15')  --返回:2004-10-17 00:00:00.000 3. datediff 返回跨两个指定日期的日期和时间边界数.   select datediff(

本文我们主要介绍了SQL Server日期时间格式转换字符串的相关知识,并给出了大量实例对其各个参数进行对比说明,希望能够对您有所帮助. 在SQL Server数据库中,SQL Server日期时间格式转换字符串可以改变SQL Server日期和时间的格式,是每个SQL数据库用户都应该掌握的.本文我们主要就介绍一下SQL Server日期时间转字符串的相关知识,接下来就让我们一起来了解一下这部分内容. 日期时间转字符串: Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(

SQL Server 取日期时间部分   在本文中,GetDate()获得的日期由两部分组成,分别是今天的日期和当时的时间: Select GetDate()  用DateName()就可以获得相应的年.月.日,然后再把它们连接起来就可以了: Select Datename(year,GetDate())+'-'+Datename (month,GetDate())+'-'+Datename(day,GetDate()) 另外,DateName()还可以获得到小时.时间.秒.星期几.第几周,分别

1.背景: 控制上游文件个数每天7000个,每个文件大小小于256M,50亿条+,orc格式.查看每个文件的stripe个数,500个左右,查询命令:hdfs fsck viewfs://hadoop/nn01/warehouse/…….db/……/partition_date=2017-11-11/part-06999 -files -blocks; stripe个数查看命令:hive --orcfiledump viewfs://hadoop/nn01/warehouse/…….db/tab

一.sql server日期时间函数Sql Server中的日期与时间函数 1.  当前系统日期.时间     select getdate()  2. dateadd  在向指定日期加上一段时间的基础上,返回新的 datetime 值   例如:向日期加上2天    select dateadd(day,2,'2004-10-15')  --返回:2004-10-17 00:00:00.000 3. datediff 返回跨两个指定日期的日期和时间边界数.   select datediff(

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####

Spark版本:1.6.2 概览 Spark SQL用于处理结构化数据,与Spark RDD API不同,它提供更多关于数据结构信息和计算任务运行信息的接口,Spark SQL内部使用这些额外的信息完成特殊优化.可以通过SQL.DataFrames API.Datasets API与Spark SQL进行交互,无论使用何种方式,SparkSQL使用统一的执行引擎记性处理.用户可以根据自己喜好,在不同API中选择合适的进行处理.本章中所有用例均可以在spark-shell.pyspark shel

Spark SQL 之 Migration Guide 支持的Hive功能 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Migration Guide 与Hive的兼容(Compatibility with Apache Hive) Spark SQL与Hive Metastore.SerDes.UDFs相兼容.Spark SQL兼容Hive Metastore从0.12到1.2.1的所有版本.Spark SQL也与Hive SerDes和UDFs相兼容,当前S

Spark SQL 官方文档-中文翻译 Spark版本:Spark 1.5.2 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 DataFrames 2.1 入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext) 2.2 创建DataFrames(Creating DataFrames) 2.3 DataFrame操作(DataFrame Operations) 2.4 运行SQL查询程序(Running

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio

1,DataFrame是一个将数据格式化为列形式的分布式容器,类似于一个关系型数据库表. 编程入口:SQLContext 2,SQLContext由SparkContext对象创建 也可创建一个功能更加全面的HiveContext对象,HiveContext是SQLContext的子类,从API中可以看出HiveContext extends SQLContext,所以能用SQLContext的地方也能用HiveContext 3,使用HiveContext可以使用更加复杂的HiveQL语句,可

org.apache.spark.sql.functions是一个Object,提供了约两百多个函数. 大部分函数与Hive的差不多. 除UDF函数,均可在spark-sql中直接使用. 经过import org.apache.spark.sql.functions._ ,也可以用于Dataframe,Dataset. version 2.3.0 大部分支持Column的函数也支持String类型的列名.这些函数的返回类型基本都是Column. 函数很多,都在下面了. 聚合函数 approx_c

Hive.Spark SQL.Impala比较        Hive.Spark SQL和Impala三种分布式SQL查询引擎都是SQL-on-Hadoop解决方案,但又各有特点.前面已经讨论了Hive和Impala,本节先介绍一下SparkSQL,然后从功能.架构.使用场景几个角度比较这三款产品的异同,最后附上分别由cloudera公司和SAS公司出示的关于这三款产品的性能对比报告.1. Spark SQL简介        Spark SQL是Spark的一个处理结构化数据的程序模块.与其

记录了日常使用时遇到的特殊的查询语句.不断更新- 1. SQL查出内容输出到文件 hive -e "...Hive SQL..." > /tmp/out sparkhive --disableQuotingForSV=true --slient=true --showHeader=false --outputformat=tsv -e "...SPARK SQL..." > /tmp/out --disableQuotingForSV=true 可以去掉

测试数据: id,name,age,comment,date 1,lyy,28,"aaa bbb",20180102020325 scala> var data = spark.read.format("csv").option("header",true).load("file:///E:/liyanyan/data/test.csv") scala> data.printSchema root |-- id:

预览 Spark SQL是用来处理结构化数据的Spark模块.有几种与Spark SQL进行交互的方式,包括SQL和Dataset API. 本指南中的所有例子都可以在spark-shell,pyspark shell或者spark R shell中执行. SQL Spark SQL的一个用途是执行SQL查询.Spark SQL还可以从现有的Hive中读取数据,本文下面有讲如何配置此功能.运行SQL时,结果会以Dataset/DataFrame返回. Dataset和DataFrame Data

第0章 预备知识0.1 Scala0.1.1 Scala 操作符0.1.2 拉链操作0.2 Spark Core0.2.1 Spark RDD 持久化0.2.2 Spark 共享变量0.3 Spark SQL0.3.1 RDD.DataFrame 与 DataSet0.3.2 DataSet 与 RDD 互操作0.3.3 RDD.DataFrame 与 DataSet 之间的转换0.3.4 用户自定义聚合函数(UDAF)0.3.5 开窗函数0.4 Spark Streaming0.4.1 Dst