# Spark SQL 常用函数科普
Apache Spark 是一种开源的大数据处理框架，提供了强大的分布式计算功能。Spark SQL 是 Spark 中用于操作结构化数据的模块，它提供了许多常用的函数来进行数据处理和分析。本文将介绍一些 Spark SQL 中常用的函数，并给出相应的代码示例。
## 常用函数介绍
以下是一些 Spark SQL 中常用的函数：
1. `select`
原创
2024-03-28 04:12:53
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一、Spark SQL的发展1、spark SQL和shark Shark，给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，Hive应运而生，它是当时唯一运行在Hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。但是MapReduce计算过程中大量的中间磁盘落地过程消耗了大量的I/O，降低的运行效率，为了提高SQL-on-Hadoop的效率，大量的SQL-on-Hadoop
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2023-08-23 20:01:38
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本系列笔记主要参考《Spark权威指南2.X》，主要学习在Spark2.X中的DataFrame和DataSet等结构化API。一些Spark的基础知识，可以参考之前我断断续续的学习笔记：《Spark快速大数据分析》- Spark应用运行原理 文章目录1. 结构化API简介1.1 DataSet与DataFrame1.2 行、列、模式与Spark类型2. 结构化API执行逻辑Reference 1
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2023-10-29 16:48:09
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聚合函数分为两类，一种是spark内置的常用聚合函数，一种是用户自定义聚合函数UDAF不带类型的UDAF【较常用】继承UserDefinedAggregateFunction定义输入数据的schema定义缓存的数据结构聚合函数返回值的数据类型定义聚合函数的幂等性，一般为true初始化缓存更新缓存合并缓存计算结果import org.apache.spark.{SparkConf, SparkCon
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2023-08-07 21:52:57
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定义不带参数也不带返回值的函数（def :定义函数的关键字 printz:方法名称） scala> def printz = print("scala hello")
定义带参数也带返回值的函数（这种函数在定义时也可以不带返回值的类型，scala会自动推算出。建议还是带上）
scala> def minNu
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2024-06-06 14:00:02
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（1）进入spark ./bin/spark-shell （2）创建RDD val rdd=sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,8)) 或者 val rdd1=sc.makeRDD(Array(1,2,3,4,5,6,8)) （3）map实例1. 作用：返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函
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2024-06-28 10:06:00
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1. RDD操作详解启动spark-shellspark-shell --master spark://node-1:70771.1 基本转换1) map map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。 任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。举例：scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3)
scala>
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2023-08-09 20:36:47
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一.内置函数聚合函数：count()，countDistinct()，avg()，max()，min()
集合函数：sort_array、explode
日期，时间函数：hour、quarter、next_day
数学函数：asin、atan、sqrt、tan、round
开窗函数：row_number
字符串函数：concat、format_number、regexp_extract
其他函数:
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2023-06-15 19:40:03
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RDD：弹性分布式数据集，是一种特殊集合 ‚ 支持多种来源 ‚ 有容错机制 ‚ 可以被缓存 ‚ 支持并行操作，一个RDD代表一个分区里的数据集RDD有两种操作算子： Transformation（转换）：Transformation属于延迟计算，当一个RDD转换成另一个RDD时并没有立即进行转换，仅仅是记
# Spark 常用函数科普
Apache Spark 是一个开源的大规模数据处理引擎，支持多种编程语言，广泛应用于大数据处理与机器学习。对于数据科学家和工程师来说，熟练掌握 Spark 的常用函数可以大大提高工作效率。本文将介绍一些常用的 Spark 函数，提供代码示例，并且展示如何通过可视化工具理解数据。
## Spark 常用函数
### 1. `show()`
该函数用于显示 Dat
七、RDD的重要函数一、基本函数map 函数：
map(f:T=>U) : RDD[T]=>RDD[U]，表示将 RDD 经由某一函数 f 后，转变为另一个RDD。flatMap 函数：
flatMap(f:T=>Seq[U]) : RDD[T]=>RDD[U])，表示将 RDD 经由某一函数 f 后，转变为一个新的 RDD，但是与 map 不同，RDD 中的每
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2023-05-23 10:10:22
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Spark SQL简介Spark SQL 是 Spark 中的一个子模块，主要用于操作结构化数据。它具有以下特点：能够将 SQL 查询与 Spark 程序无缝混合，允许您使用 SQL 或 DataFrame API 对结构化数据进行查询；支持多种开发语言；支持多达上百种的外部数据源，包括 Hive，Avro，Parquet，ORC，JSON 和 JDBC 等；支持 HiveQL 语法以及 Hive
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2023-10-05 16:20:28
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第五章 Spark-SQL进阶（三）3.SQL函数3.1内置函数3.1.1数学函数3.1.2集合函数3.1.3类型转换函数3.1.4日期函数3.1.5条件函数3.1.6字符函数3.1.7聚合函数3.1.8表生成函数3.1.9窗口函数1.函数分类2.通用格式3.编程格式3.2UDF3.3UDAF4.Catalog对象 3.SQL函数3.1内置函数3.1.1数学函数*返回类型**姓名（签名）**描述
1 SparkSQL 定义UDF函数目前在SparkSQL中，仅仅支持UDF和UDAF函数，python仅支持UDF。1.1 定义方式定义方式有两种：sparksession.udf.register() 注册的UDF可以用于DSL和SQL，返回值用于DSL风格，传参内的名字用于SQL风格。udf对象 = sparksession.udf.register(参数1，参数2，参数3）参数1：UDF名
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2023-06-19 17:30:05
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XY个人记SparkSQL的函数HIve支持的函数，SparkSQL基本都是支持的，SparkSQL支持两种自定义函数，分别是：UDF和UDAF，两种函数都是通过SparkSession的udf属性进行函数的注册使用的；SparkSQL不支持UDTF函数的 自定义使用。☆ UDF：一条数据输入，一条数据输出，一对一的函数，即普通函数☆ UDAF：多条数据输入，一条数据输出，多对一的函数，即聚合函数
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2023-09-08 09:28:33
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一、UDF package com.zgm.sc.day14
import org.apache.spark.sql.SparkSession
/**
* 用udf实现字符串拼接
*/
object UDFDemo1 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession
.
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2024-03-11 07:29:06
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一、简介
Spark SQL是Spark中处理结构化数据的模块。与的Spark RDD API不同，Spark SQL的接口提供了更多关于数据的结构信息和计算任务的运行时信息。在Spark内部，Spark SQL会能够用于做优化的信息比RDD API更多一些。Spark SQL如今有了三种不同的API：SQL语句、DataFrame API和最
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2023-09-05 09:59:37
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2.4 sparkContext IO:读2.4.1 textFile # Load a text file and convert each line to a Row. lines
原创
2023-05-30 00:48:08
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1. Spark SQL基本概念1.1 了解什么是Spark SQL什么是结构化数据:Spark SQL是Spark多种组件中其中一个, 主要是用于处理大规模的结构化数据一份数据集, 每一行都是有固定的列, 每一列的类型都是一致的, 我们将这种数据集称为结构化的数据例如: MySQL表数据1 张三 202 李四 183 王五 21Spark SQL的特点:1- 融合性: 既可以使用标准SQL语言
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2023-08-22 20:49:53
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前言这一篇来介绍Spark3.0版本中Spark Sql新增的重要特性AQEAQE全称Adaptive Query Execution，在3.0版本中主要包含以下三个功能（1）Dynamically coalescing shuffle partitions（2）Dynamically switching join strategies（3）Dynamically optimizing skew
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2023-07-31 20:23:13
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