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, [

Spark SQL 自定义函数类型 一.spark读取数据 二.自定义函数结构 三.附上长长的各种pom 一.spark读取数据 前段时间一直在研究GeoMesa下的Spark JTS,Spark JTS支持用户自定义函数,然后有一份数据,读取文件: package com.geomesa.spark.SparkCore import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.types.{ArrayType, D

在Spark中,也支持Hive中的自定义函数.自定义函数大致可以分为三种: UDF(User-Defined-Function),即最基本的自定义函数,类似to_char,to_date等 UDAF(User- Defined Aggregation Funcation),用户自定义聚合函数,类似在group by之后使用的sum,avg等 UDTF(User-Defined Table-Generating Functions),用户自定义生成函数,有点像stream里面的flatMap 本篇

在软件开发过程中程序员经常会遇到字符串的拼接和拆分工作. 以java开发为例: 前台传入字符串拼接形式的一个JSON数据,如:"1001,1002,1003",这可能代表了一组序号. 程序员需要将序号转名称后按照相同的格式输出,如:“张三.李四.王五”. Java程序员通用的做法是在service层将接收的"1001,1002,1003"拆分(使用java split函数),然后封装List,将List传递给DAO, 再传递给ORM持久层的xml调用sql执行,sq

UDAF = USER DEFINED AGGREGATION FUNCTION Spark sql提供了丰富的内置函数供猿友们使用,辣为何还要用户自定义函数呢?实际的业务场景可能很复杂,内置函数hold不住,所以Spark sql提供了可扩展的内置函数接口:哥们,你的业务太变态了,我满足不了你,自己按照我的规范去定义一个sql函数,该怎么折腾就怎么折腾! 例如,MySQL数据库中有一张task表,共两个字段taskid (任务ID)与taskParam(JSON格式的任务请求参数).简单起见,

一.简单聚合 1.1 数据准备 // 需要导入spark sql内置的函数包 import org.apache.spark.sql.functions._ val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate() val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json")

一.简单聚合 1.1 数据准备 // 需要导入 spark sql 内置的函数包 import org.apache.spark.sql.functions._ val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate() val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json"

1. 分割函数: --Split 表函数将一个字符串按指定分隔符进行分割,返回一个表. create function split( ),--待分割字符串 )--分割符 ))) as begin ) set @end=charindex(@separator,@string,@begin) ) begin set @item = substring(@string,@begin,@end-@begin) insert into @array(item) values(@item) set @en

写法一: CREATE FUNCTION [dbo].[Split] ( @str VARCHAR(MAX), --传进来的字符串 ) --分割符 ) RETURNS @t TABLE --定义一个虚拟表 ( id , ), NAME VARCHAR(MAX) ) AS BEGIN -- 给分割符号@char前后加上 % 即 该字符串在@str里第一次出现的位置,起始值从1开始 -- patindex用法详见:http://www.cnblogs.com/moss_tan_jun/archive

--DROP FUNCTION F_SQLSERVER_SPLIT GO CREATE FUNCTION F_SQLSERVER_SPLIT(@Long_str varchar(8000),@split_str varchar(100))    RETURNS  @tmp TABLE(            ID          inT     IDENTITY PRIMARY KEY,          short_str   varchar(8000)    )    AS   BEGIN

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

功能与.net版string.Split函数类似,只不过.net返回的是数组,这个返回的是一个单列表格,每个拆分出来的子串占一行.可选是否移除空格子串和重复项.市面上类似的函数不算少,但大多都是在循环中对原串进行改动,我感觉这样不好,虽然不知道sql的字符串是不是像.net的一样具有不可变性,但感觉尽量不要去动原串最好,万一sql的字串也不可变,那变一次就要产生一份,尤其是每圈循环都在变,内存消耗让人心疼,所以才有重新造个轮子的想法. 另外,如果SQL开启了CLR支持,完全可以封装一个.net的

SQL自定义函数split分隔字符串 一.F_Split:分割字符串拆分为数据表 Create FUNCTION [dbo].[F_Split] ( @SplitString nvarchar(max), --源字符串 @Separator nvarchar(10)=' ' --分隔符号,默认为空格 ) RETURNS @SplitStringsTable TABLE --输出的数据表 ( [id] int identity(1,1), [value] nvarchar(max) ) AS BE

-- SQL Server Split函数   -- Author:zc_0101    -- 说明:   -- 支持分割符多字节   -- 使用方法    -- Select * FROM DBO.F_SQLSERVER_SPLIT('1203401230105045','0')       -- select * from DBO.F_SQLSERVER_SPLIT('abc1234a12348991234','1234')    -- Select * from DBO.F_SQLSERV

import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.functions._ object Test2 { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession .builder() .appName("Spark SQL basic example") .config("spark.some.config.optio

Spark SQL内置函数官网API:http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.functions%24 平常在使用mysql的时候,我们在写SQL的时候会使用到MySQL为我们提供的一些内置函数,如数值函数:求绝对值abs().平方根sqrt()等,还有其它的字符函数.日期函数.聚合函数等等.使我们利用这些内置函数能够快速实现我们的业务逻辑.在SparkSQL里其实也为我们提供了近

例1 代码如下 复制代码 create function f_split(@SourceSql varchar(8000),@StrSeprate varchar(10))returns @temp table(a varchar(100))--实现split功能 的函数--date :2003-10-14as begin declare @i int set @SourceSql=rtrim(ltrim(@SourceSql)) set @i=charindex(@StrSeprate,@So

Spark Sql提供了丰富的内置函数供猿友们使用,辣为何还要用户自定义函数呢?实际的业务场景可能很复杂,内置函数hold不住,所以spark sql提供了可扩展的内置函数接口:哥们,你的业务太变态了,我满足不了你,自己按照我的规范去定义一个sql函数,该怎么折腾就怎么折腾! 这里还是先以Scala实现一个简单的hello world级别的小样为例,来体验udf与udaf的使用好了. 问题 将如下数组: val bigData = Array("Spark","Hadoop&

不多说,直接上干货! 用户自定义函数 注册udf 我们可以使用Spark 支持的编程语言编写好函数,然后通过Spark SQL 内建的方法传递进来,非常便捷地注册我们自己的UDF 在Scala 和Python 中,可以利用语言原生的函数和lambda 语法的支持,而在Java 中,则需要扩展对应的UDF 类. 注册udf的功能已经移动到了sqlContext的udf对象上(Scala): sqlContext.udf.register("strLen", (s: String) =&g

.agg(expers:column*) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 df.agg(max("age"), avg("salary")) df.groupBy().agg(max("age"), avg("salary")) . agg(exprs: Map[String, String])  返回dataframe类型 ,同数学计算求值 map类型的 df.agg(Map("age" -

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