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

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)

--timestamp转换为date(ts字段为timestamp类型) ; --timestamp转换为date(ts字段为timestamp类型) ; --date相减 )) FROM dual; --把date转换为妙 ))) FROM dual;

1.final关键字和.net中的const关键字一样,是常量的修饰符,但是final还可以修饰类.方法.写法规范:常量所有字母都大写,多个单词中间用 "_"连接. 2.遍历集合ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>();list.add(1);list.add(3);list.add(5);list.add(7);// 遍历List方法1,使用普通for循环:for (int i = 0; i <

摘要: 下文讲述使用sql脚本实现相邻两条数据相减的方法,如下所示: 实验环境:sql server 2008 R2 实现思路: 1.使用cte表达式,对当前表进行重新编号 2.使用左连接对 表达式 生成的临时表进行错位连接,并对生成的新纪录中两列进行相减 ),qty int); go ----生成基础数据 insert into [maomao365](sort, qty)values (),(), (),(), (),() go with cte_temp as ( select row_n

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

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

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

第1章 Spark SQL 概述1.1 什么是 Spark SQL1.2 RDD vs DataFrames vs DataSet1.2.1 RDD1.2.2 DataFrame1.2.3 DataSet1.2.4 三者的共性1.2.5 三者的区别第2章 执行 Spark SQL 查询2.1 命令行查询流程2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序第3章 Spark SQL 解析3.1 新的起始点 SparkSession3.2 创建 DataFrames3.3 DataFrame 常用操

###My SQL Date相关函数 #获得当前日期时间 select now(); #date_format(date,format) select date_format('2008-08-08 22:23:01', '%Y%m%d%H%i%s'); #str_to_date(str, format) -- -- -- :: -- :: #makdedate(year,dayofyear), maketime(hour,minute,second) ,); -- '2001-01-31' ,

  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 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

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

asp.net(C#)时间相减 得到天数.小时.分钟.秒差   asp.net(C#)时间相减 得到天数.小时.分钟.秒差   DateTime dtone = Convert.ToDateTime("2007-1-1 05:00:00");         DateTime dtwo = Convert.ToDateTime("2007-1-5 08:00:00");         TimeSpan span = dtone.Subtract(dtwo); //

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自2013年3月面世以来,Spark SQL已经成为除Spark Core以外最大的Spark组件.除了接过Shark的接力棒,继续为Spark用户提供高性能的SQL on Hadoop解决方案之外,它还为Spark带来了通用.高效.多元一体的结构化数据处理能力.在刚刚发布的1.3.0版中,Spark SQL的两大升级被诠释得淋漓尽致. DataFrame 就易用性而言,对比传统的MapReduce API,说Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过.然而,对于没有MapReduce和

http://blog.csdn.net/redarmy_chen/article/details/7351410 oracle 两个时间相减默认的是天数 oracle 两个时间相减默认的是天数*24 为相差的小时数 oracle 两个时间相减默认的是天数*24*60 为相差的分钟数 oracle 两个时间相减默认的是天数*24*60*60 为相差的秒数 --MONTHS_BETWEEN(date2,date1) 给出date2-date1的月份 SQL> select months_betwe

http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=12358&page=1 1.DataFrame是什么?2.如何创建DataFrame?3.如何将普通RDD转变为DataFrame?4.如何使用DataFrame?5.在1.3.0中,提供了哪些完整的数据写入支持API? 自2013年3月面世以来,Spark SQL已经成为除Spark Core以外最大的Spark组件.除了接过Shark的接力棒,继续为Spark用户提供高性能的SQ

Spark相对于Hadoop MapReduce有一个很显著的特性就是“迭代计算”(作为一个MapReduce的忠实粉丝,能这样说,大家都懂了吧),这在我们的业务场景里真的是非常有用.   假设我们有一个文本文件“datas”,每一行有三列数据,以“\t”分隔,模拟生成文件的代码如下:     执行该代码之后,文本文件会存储于本地路径:/tmp/datas,它包含1000行测试数据,将其上传至我们的测试Hadoop集群,路径:/user/yurun/datas,命令如下:     查询一下它的状

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