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

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

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"

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

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

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

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" -

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

基于Spark1.3.0的Spark sql三个核心部分: 1.可以架子啊各种结构化数据源(JSON,Hive,and Parquet) 2.可以让你通过SQL,saprk内部程序或者外部攻击,通过标准的数据库连接(JDBC/ODBC)连接spark,比如一个商业智能的工具Tableau 3.当你通过使用spark程序,spark sql提供丰富又智能的SQL或者regular Python/Java/Scala code,包括 join RDDS ,SQL tables ,使用SQL自定义用户

好久没更新博客了,之前学了一些R语言和机器学习的内容,做了一些笔记,之后也会放到博客上面来给大家共享.一个月前就打算更新Spark Sql的内容了,因为一些别的事情耽误了,今天就简单写点,Spark1.2马上就要出来了,不知道变动会不会很大,据说添加了很多的新功能呢,期待中... 首先声明一下这个版本的代码是1.1的,之前讲的都是1.0的. Spark支持两种模式,一种是在spark里面直接写sql,可以通过sql来查询对象,类似.net的LINQ一样,另外一种支持hive的HQL.不管是哪种方

Spark Shell启动后,就可以用Spark SQL API执行数据分析查询. 在第一个示例中,我们将从文本文件中加载用户数据并从数据集中创建一个DataFrame对象.然后运行DataFrame函数,执行特定的数据选择查询. 文本文件customers.txt中的内容如下: 100, John Smith, Austin, TX, 78727 200, Joe Johnson, Dallas, TX, 75201 300, Bob Jones, Houston, TX, 77028 400

背景   这一篇可以说是“Hive JSON数据处理的一点探索”的兄弟篇.   平台为了加速即席查询的分析效率,在我们的Hadoop集群上安装部署了Spark Server,并且与我们的Hive数据仓库共享元数据.也就是说,我们的用户即可以通过HiveServer2使用Hive SQL执行MapReduce分析数据,也可以使用SparkServer使用Spark SQL(Hive SQL)执行Spark Application分析数据.   两者除去MapReduce和Spark Applica

前言   Spark SQL允许我们在Spark环境中使用SQL或者Hive SQL执行关系型查询.它的核心是一个特殊类型的Spark RDD:SchemaRDD.   SchemaRDD类似于传统关系型数据库的一张表,由两部分组成:   Rows:数据行对象 Schema:数据行模式:列名.列数据类型.列可否为空等   Schema可以通过四种方式被创建:   (1)Existing RDD (2)Parquet File (3)JSON Dataset (4)By running Hive