在这篇博文中，我将详细记录如何解决“spark操作pg的date类型”的问题，并让你更好地理解这个过程。通过正确地理解和实现这些步骤，我们可以确保我们的Spark应用能够与PostgreSQL的`date`类型正确交互。
## 环境准备
我们首先需要确保我们的环境是可靠的。以下是我们所需的前置依赖和它们的版本兼容性：
| 组件 | 版本 | 备注
文章目录Parquet 文件加载Parquet文件Partition Discovery 分区探测Schema 合并ORC文件Hive表用JDBC读其它数据库Performance Tuning性能优化Caching Data In MemoryOther Configuration OptionsBroadcast Hint for SQL Queries 你用MapReduce、Spark
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2023-11-10 01:05:35
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引言在数据库日常巡检过程中，经常会有一些表上线后遇到更新导致弃用而未能及时下线，此时索引就会占用一定的存储空间。定期的数据库巡检，删除掉无用的索引，为数据库释放空间就变得含有必要，根据业务量级可以定期一个月、一个季度进行索引探查。索引分类在psql客户端可以通过源命令查看索引种类postgres=# \dA+
List of access
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2024-06-28 11:24:03
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# Spark中Date类型的Null处理
在大数据处理中，Apache Spark作为一个强大的分布式计算框架，广泛使用于各种应用场景。其中，日期时间的处理是数据分析的重要组成部分。本文将重点讨论Spark中Date类型的Null处理，并通过示例代码来帮助理解。
## 1. Spark中的Date类型
Spark的Date类型主要用于表示日期。它的存储格式为“yyyy-MM-dd”，可以非
原创
2024-11-03 10:14:55
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Spark RDD Scala语言编程RDD（Resilient Distributed Dataset）是一个不可变的分布式对象集合， 每个rdd被分为多个分区， 这些分区运行在集群的不同节点上。rdd支持两种类型的操作：转化(trainsformation)和行动(action)， Spark只会惰性计算rdd, 也就是说， 转化操作的rdd不会立即计算， 而是在其第一次遇到行动操作时才去计算
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2024-01-11 13:05:21
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我正在编写一个可以使用SQLite DB或MySql DB的程序。 (如果不止一个人必须使用它，网络基础设施等......)我写了一个通用DBType接口和两个基于DB类型实现它的类。有一个函数DataTable GetAllRows(tableName)，正如你所期望的那样，它简单地检索表的所有行并填充一个System.Data.DataTable。对于SQLite，我使用了SQLIte con
String—>DateString dateString = "2012-12-06 ";try{ SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd "); Date date = sdf.parse(dateString);}catch (ParseException e){ System.out.println(e.getMessage());}/** * 字符串转换到时间格式 * @param dateStr 需要转换的字符串 * @param formatStr 需要格式的目标
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2013-09-13 18:30:00
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在使用spark开发的过程中经常会使用到scala集合，Scala集合库非常实用且有用。在此文章中，我将解释在Apache Spark应用程序中广泛使用的scala集合。Scala集合层次结构 Scala集合类是scala.collection包及其子包的一部分。 scala.collection提供了一些副作用操作，这些操作可能会改变收集状态。 另一方面，保证scala.collection.
GeoSpark简介GeoSpark是一个用于处理大规模空间数据的开源内存集群计算系统。是传统GIS与Spark的结合。GeoSpark扩展RDD以形成空间RDD（SRDD），并跨机器高效地对SRDD数据元素进行分区，并引入新颖的并行化空间（几何操作，遵循Open Geosptial Consortium（OGC）标准）转换和操作（用于SRDD），提供更直观的界面供用户编写空间数据分析程序。Geo
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2024-10-08 10:57:28
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前言在平时的 Spark 处理中常常会有把一个如 2012-12-12 这样的 date 类型转换成一个 long 的 Unix time 然后进行计算的需求.下面是一段示例代码:val schema = StructType(
Array(
StructField("id", IntegerType, nullable = true),
StructField("birt
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2024-06-20 11:45:45
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一、Spark简介1.什么是SparkApache Spark是一种快速的集群计算技术，基于Hadoop MapReduce技术，扩展了MapReduce模型，主要特性是在内存中集群计算，速度更快。即使在磁盘上进行复杂计算，Spark依然比MapReduce更加高效。另一方面，Apache Spark扩展了MapReduce模型以使用更多类型的计算。1.1 使用基于Hadoop的SparkSpar
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2024-10-12 16:36:10
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Spark 介绍： Spark是一个快速而通用的大数据处理框架，它提供了高效的分布式数据处理和分析能力。spark与Hadoop的关系： Spark虽然不是Hadoop的一部分，但与Hadoop生态系统紧密集成。Spark提供了更
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2024-06-30 09:35:18
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文章目录1. RDD转换成DataFrame的两种方式2.DataSet的创建3.类型之间的转换总结4.RDD、DataFrame、DataSet三者的共性与区别共性：区别：RDD:DataFrame:Dataset: 1. RDD转换成DataFrame的两种方式rdd可以通过下面这种方式得到DataFrame：valpeopleDF = peopleRdd.map(_.split("")).
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2023-08-10 20:52:37
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文章目录前言索引类型B-Tree文本操作符类HashGIN-倒排索引高阶索引索引（过段时间在研究-没懂）GiSTSP-GiSTBRIN位图索引总结 前言上一篇讲了索引的重要性，接下来我们谈谈索引类型。索引类型索引本质上也是一种数据结构，使用什么样的数据结构，取决于我们要索引的数据特点。根据数据特点合理地使用合适的索引类型，才能最大作用的发挥索引的作用。B-TreeB-Tree是平衡排序树。正是其
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2024-02-28 09:35:24
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Spark--->数字类型的操作方法总览代码操作这些对于数字类型的支持都是Action，而不是转换操作方法总览代码操作import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object RDDNumberTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf().setMaster("local[6]").setAppName("number
原创
2021-08-03 10:10:53
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1、RDD概述RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。代码中是一个抽象类，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。2、RDD属性、特点RDD表示只读的分区的数据集，对RDD进行改动，只能通过RDD的转换操作，由一个RDD得到一个新的RDD，新的RDD包含了从其他RDD衍生所必需的信息。RDDs之间存在依赖，
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2023-11-23 16:21:54
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无论是DATE还是timestamp都可以进行加减操作 umtoyminterval函数——数字转换函数 语法：NUMTOYMINTERVAL ( n , 'char_expr' )ch
原创
2022-08-31 11:36:39
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本文主要总结了一些sql在时间阈上的操作，包括连续消费，最长签到，累计消费等问题，其实映射到其他业务场景也就变成了类似的计算；如游戏领域，连续登陆时间，连续签到时长，最大连续签到天数等常见的业务场景；方法都是共通的，这里就用sparksql来实现一些方法，hivesql的话有部分代码可能需要略微修改，比如having这种需要外面再套一层改成where等等就不再赘述构造数据进行测试为了比较好切割，我
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2024-03-11 09:41:42
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20170103 x 20170104 z 20170105 y 根据输入的文件 A 和 B 合并得到的输出文件 C 的样例如下： 20170101 x 20170101 y 20170102 y 20170103 x 20170104 y 20170104 z 20170105 y 20170105 z 20170106 z编写文件A B 配置编译选项 编译代码 使用/software/spar
关于“Spark Date”的问题，我们会在这篇博文中详细探讨其产生的背景、演进历程、架构设计、性能优化、复盘总结及扩展应用。在日常的数据处理和分析中，日期处理是非常重要的一个环节，而Spark虽然提供了强大的数据处理能力，但在处理日期类型时也会遇到各种技术痛点。让我们深入挖掘这个问题并看看我们如何解决它。
### 背景定位
在数据分析的初期阶段，团队频繁遇到了日期格式不统一、时区处理问题等技
