# 了解SparkSQL中的TRANSFORM函数
在SparkSQL中，TRANSFORM函数是一种非常有用的函数，它可以对数组中的每个元素应用一个UDF（用户定义函数），并返回一个新的数组。这个功能对于处理复杂的数据非常有帮助，特别是在需要对每个元素进行一些特定操作时。
## TRANSFORM函数的语法
TRANSFORM函数的语法如下：
```sql
TRANSFORM (arra
原创
2024-02-27 06:23:31
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SparkSQL查询Json数据准备 {"name":"Michael"}
{"name":"Andy", "age":30}
{"name":"Justin", "age":19}val df =spark.read.json("/input/sparksql/json/people.json")
df.show()
df.filter($"age">21).show();
df.
在大数据处理的环境中，SparkSQL 提供了一种灵活且高效的方式来处理数据，其中数组类型的处理尤为重要。今天，我们将重点探讨 SparkSQL 中数组的 `transform` 函数，并阐述如何在实际工作中解决相关问题。
## 背景描述
在很多大数据应用场景中，数据常常以数组的形式存在，特别是在 JSON 格式与嵌套结构数据处理时。SparkSQL 提供了便利的内建函数来处理这些数组。在我们
一. 常见数据类型 Byte 8位有符号补码整数。数值区间为 -128 到 127 Short 16位有符号补码整数。数值区间为 -32768 到 32767 Int 32位有符号补码整数。数值区间为 -2147483648 到 2147483647 Long 64位有符号补码整数。数值区间为 -922
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2023-11-09 15:30:48
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一、Transformation和Action接下来我们详细分析一下Spark中对RDD的操作 Spark对RDD的操作可以整体分为两类： Transformation和Action 这里的Transformation可以翻译为转换，表示是针对RDD中数据的转换操作，主要会针对已有的RDD创建一个新的RDD：常见的有map、flatMap、filter等等。Action可以翻译为执行，表示是触发任
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2023-05-22 09:58:26
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本篇文章主要是以下内容： 1.窗口函数： 1)窗口函数的基本语法如下： <窗口函数> over ( partition by<用于分组的列名>
order by <用于排序的列名>) 2)以上语法中<窗口函数>的位置，可以放置以下函数： 窗口函数是对where或者group by子句处理后的结果进
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2024-01-30 08:00:39
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Spark SQL操作之-函数汇总篇-上开头的胡扯环境说明概要内置函数详情org.apache.spark.sql.functions聚合函数集合函数时间处理函数字符串处理函数一些不常见的跨列处理的函数SQL界的if...else 开头的胡扯又懒了好久了，来一发。环境说明1. JDK 1.8
2. Spark 2.1概要跟所有的传统关系数据库一样，Spark SQL提供了许多内置函数方便处理数据
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2023-08-07 21:58:09
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文章目录第1章 Spark SQL概述1.1 什么是Spark SQL1.2 Spark SQL的特点1.2.1 易整合1.2.2 统一的数据访问方式1.2.3 兼容Hive1.2.4 标准的数据连接1.3 什么是DataFrame1.4 什么是DataSet第2章 Spark SQL编程2.1 SparkSession新的起始点2.2 DataFrame2.2.1 创建DataFrame2.2
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2023-09-18 21:50:25
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在《第二篇|Spark Core编程指南》一文中，对Spark的核心模块进行了讲解。本文将讨论Spark的另外一个重要模块--Spark SQL，Spark SQL是在Shark的基础之上构建的，于2014年5月发布。从名称上可以看出，该模块是Spark提供的关系型操作API，实现了SQL-on-Spark的功能。对于一些熟悉SQL的用户，可以直接使用SQL在Spark上进行复杂的数据处理。通过本
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2024-04-11 12:16:11
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文章目录第1章 Spark SQL概述1.1 什么是Spark SQL1.2 Spark SQL的特点1.2.1 易整合1.2.2 统一的数据访问方式1.2.3 兼容Hive1.2.4 标准的数据连接1.3 什么是DataFrame1.4 什么是DataSet第2章 Spark SQL编程2.1 SparkSession新的起始点2.2 DataFrame2.2.1 创建DataFrame2.2
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2023-09-18 21:50:24
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在Python数据处理和分析中，`transform`函数是一个非常有用的工具，特别是在Pandas库中。它允许用户对数据框进行高效的转换操作。然而，在实际使用中，遇到的问题和错误并不少见。本文将记录解决“transform函数在Python中使用”的过程，以便更好地理解和运用该函数。
### 问题背景
在数据分析工作中，我们的用户场景是：分析金融数据以追踪股票的日常表现。用户希望得到每个股票
在使用Pandas时，有一个功能强大的函数pd.transform，经查阅资料对该函数做一个总结和学习。 pd.transform主要包括4个主要的功能：数值转换分组合并结果过滤数据处理缺失值一、数值转换数值转换主要用法：pd.transform(func, axis=0)func：用户转换的函数，该函数可以是自定义普通函数、字符串函数名、函数列表、函数字典；axis: 只要是指应用于转
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2024-10-09 16:41:28
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直接切入正体回忆以前Direct3D中的空间向量图形知识，以及研究Unity3D里是怎么表示的。
Vector3:
Vector3这词最早是谁发明的无从考证了，但是Unity3D里出现了这个名词的时候，我才意识到这个不是D3D和openGL才有的变量名，D3D里叫做 D3DXVECTOR3继承自_D3DVECTOR结构体，其中_D3DVECTOR结构体只有3个单精度数X，Y，Z。用于表示向量
内容： 1.SparkSQL内置函数解析 2.SparkSQL内置函数实战一、SparkSQL内置函数解析 使用Spark SQL中的内置函数对数据进行分析，Spark SQL API不同的是，DataFrame中的内置函数操作的结果是返回一个Column对象，而DataFrame天生就是
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2023-12-06 18:24:29
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目录介绍 聚合开窗函数排序开窗函数代码介绍开窗函数的引入是为了既显示聚集（或排序）前的数据，又显示聚集（或排序）后的数据。即在每一行的最后一列添加聚合函数的结果。开窗用于为行定义一个窗口(这里的窗口是指运算将要操作的行的集合)，它对一组值进行操作，不需要使用 GROUP BY 子句对数据进行分组，能够在同一行中同时返回基础行的列和聚合列。 聚合函数和开窗函数聚合函数是将多行变成
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2023-10-14 08:09:37
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一、SparkSQL的内置函数(Python)1. 聚合函数：
```python
from pyspark.sql.functions import sum, avg, count, max, min
# 计算salary的总和
df.select(sum("salary")).show()
# 计算salary的平均值
df.select(avg("salary")).show()
# 计算e
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2023-08-04 14:27:19
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Spark SQL操作之-自定义函数篇-下环境说明自定义函数分类用户自定义函数(UDF)用户自定义聚合函数(UDAF) 环境说明1. JDK 1.8
2. Spark 2.1自定义函数分类不同的业务需要不同的处理函数，所以spark也支持用户自定义函数来做专用的处理。这里的自定义函数分两大类：用户已定义函数(UDF)和用户自定义聚合函数(UDAF)。用户自定义函数(UDF)用户自定义函数比较简单
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2023-10-08 10:33:16
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一、窗口函数窗口函数有什么用？在日常工作中，经常会遇到在每组内排名，比如下面的业务需求：排名问题topN问题进行奖励面对这类需求，就需要使用sql的高级功能窗口函数了。什么是窗口函数？窗口函数，也叫OLAP函数（Online Anallytical Processing，联机分析处理），可以对数据库进行实时分析处理。窗口函数的基本语法如下： <窗口函数> over (p
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2024-02-04 01:34:52
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以官方文档中提供的函数为主，简单介绍其使用，使用scala语言编写，合集20个函数package spark_day2
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark._
object TransformationsTest {
val conf = new SparkConf().setMaster("local").set
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2023-12-14 12:42:37
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总算可以开始写第一篇技术博客了，就从学习Spark开始吧。之前阅读了很多关于Spark的文章，对Spark的工作机制及编程模型有了一定了解，下面把Spark中对RDD的常用操作函数做一下总结，以pyspark库为例。RDD 的操作函数(operation)主要分为2种类型 Transformation 和 Action，如下图： Transformation 操作不是马上提交 Spark 集
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2024-05-31 12:38:24
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