1.日期加减spark sql 日期加减,date_sub,date_addval dateDF=spark.range(10) .withColumn("today",current_date()) .withColumn("now",current_timestamp()) dateDF.createOrReplaceTempView("dateTable") dateDF.printSchema() dateDF.select(date_s

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(day,'2004-09-01','2004-09-18') --返回:17 4. datepart 返回代表指定

在beanshell中写入如下代码, import java.io.FileInputStream; SimpleDateFormat myFormatter = new SimpleDateFormat( "yyyy-MM-dd");java.util.Date date= myFormatter.parse( "2003-06-01");java.util.Date mydate= myFormatter.parse( "2003-05-01"

select datediff(year, 开始日期,结束日期); --两日期间隔年 select datediff(quarter, 开始日期,结束日期); --两日期间隔季 select datediff(month, 开始日期,结束日期); --两日期间隔月 select datediff(day, 开始日期,结束日期); --两日期间隔天 select datediff(week, 开始日期,结束日期); --两日期间隔周 select datediff(hour, 开始日期,结束日期)

--插入数据修改不行:必须提供学号 insert into Student(生日类型) values('阳历') --把月份提取出来 显示两位数 select DATENAME(month,getdate()) ),DATENAME(month,getdate())) ----把月份提取出来 select DATENAME(month,出生时间) from Student --把出生时间转换后插入到生日 ), 出生时间, ) --把生日类型全部改为阳历 update student set 生日

/** * 日期相加减 * @param time * 时间字符串 yyyy-MM-dd HH:mm:ss * @param num * 加的数,-num就是减去 * @return * 减去相应的数量的年的日期 * @throws ParseException */ public static Date yearAddNum(Date time, Integer num) { //SimpleDateFormat format = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-d

oracle日期相减2012-02-10 12:18--MONTHS_BETWEEN(date2,date1) 给出date2-date1的月份 SQL> select months_between('19-12月-1999','19-3月-1999') mon_between from dual; MON_BETWEEN ----------- 9 SQL>select months_between(to_date('2000.05.20','yyyy.mm.dd'),to_date('20

  转自 http://hi.baidu.com/juanjuan_66/blog/item/cf48554c9331fbe6d62afc6a.html oracle日期相减2012-02-10 12:18--MONTHS_BETWEEN(date2,date1) 给出date2-date1的月份 SQL> select months_between('19-12月-1999','19-3月-1999') mon_between from dual; MON_BETWEEN ----------

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

在做机房收费系统的时候,上下机,我觉得是我在整个系统中遇到最棘手的问题了,现在就给大家,分享一下,我是怎样解决的. SQL中有3中数据类型是关于日期的,每一种的用法是不同的,当你用错了,就会出现下面这样的错误: SQL的日期类型有以下几种: 机房收费系统用到了date datetime2(n)以及time(n),就这样的类型,我简单地说一下,大致有了了解,就可以熟练运用了,首先,举个列子,现在的时间是2013/9/15 21:32  , 用date就是2013/9/15 用datetime2(0

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Spark最新和技术最为复杂的组件之一.它支持SQL查询和新的DataFrame API.Spark SQL的核心是Catalyst优化器,它以一种新颖的方式利用高级编程语言特性(例如Scala的模式匹配和quasiquotes)来构建可扩展查询优化器. 我们最近发布了一篇关于Spark SQL的论文,该论文将出现在SIGMOD 2015(由Davies Liu,Joseph K. Bradley,Xiangrui Meng,Tomer Kaftan,Michael J. F

内存计算平台spark在今年6月份的时候正式发布了spark2.0,相比上一版本的spark1.6版本,在内存优化,数据组织,流计算等方面都做出了较大的改变,同时更加注重基于DataFrame数据组织的MLlib,更加注重机器学习整个过程的管道化. 当然,作为使用者,特别是需要运用到线上的系统,大部分厂家还是会继续选择已经稳定的spark1.6版本,并且在spark2.0逐渐成熟之后才会开始考虑系统组件的升级.作为开发者,还是有必要先行一步,去了解spark2.0的一些特性和使用,及思考/借鉴一

PHP常用日期加减计算方法实例 实例总结了PHP常用日期加减计算方法.分享给大家供大家参考,具体如下: PHP 标准的日期格式 date("Y-m-d H:i:s"); PHP 简单的日期加减计算如下: <?php   date_default_timezone_set('PRC'); //默认时区   echo "今天:",date("Y-m-d",time()),"\n";   echo "今天:"

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

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

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

需求:统计每日uv package wujiadong_sparkSQL import org.apache.spark.sql.{Row, SQLContext} import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.functions._ /** * Created by Administrator on 2017/3/