什么是sparksqlsparksql是一个用来处理结构话数据的spark模块，它允许开发者便捷地使用sql语句的方式来处理数据；它是用来处理大规模结构化数据的分布式计算引擎，其他分布式计算引擎比较火的还有hive，map-reduce方式。sparksql的特点融合性 – 无缝集成在代码里，随时使用sql语句统一数据访问方式 – 一套标准api访问多种数据源兼容hive – 可以使用sparks
Spark SQL一、概述http://spark.apache.org/docs/latest/sql-programming-guide.htmlSpark SQL是Spark的核心模块主要用以对结构化的数据（流&批）进行处理。Spark SQL依然是建立在RDD之上的ETL工具（数据源到数据仓库的一系列处理过程）。Spark SQL在RDD之上抽象出来Dataset(数据集)和Dat
大数据最全知识点整理-Spark篇基础问题：1、简单描述Spark的特点，其与Hadoop的区别2、hadoop和spark的相同点和不同点3、Spark的部署方式4、Spark的作业提交参数5、Spark 运行流程6、简述Spark的作业提交流程7、reduceByKey与groupByKey的区别,哪一种更具优势8、简单描述缓存cache、persist和checkpoint的区别9、描述r
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2023-09-11 19:17:49
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数据类型转换和保留小数数据展示数据类型转换 //创建环境 val spark = SparkSession.builder() .master("local[6]") .appName("test") .getOrCreate() //隐式转换 import spark.implicits._ //读取数据 val sourceDF = spark.read .option("header", true)
原创
2022-03-23 10:21:17
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一、介绍SparkSQL支持查询原生的RDD。 RDD是Spark平台的核心概念，是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础。能够在Scala中写SQL语句。支持简单的SQL语法检查，能够在Scala中写Hive语句访问Hive数据，并将结果取回作为RDD使用。DataFrame也是一个分布式数据容器。与RDD类似，然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还掌握数据的结
在使用Spark交互过程中经常会出现一个需要面对问题，就不系统之间数据之间转换和映射。数据类型的映射和转换是一个不可避免的问题 。 同样的，在Spark SQL连接 Hive 的场景下， Catalyst 中定义的数据类型与 Hive 中的数据类型间的互相转换是一个重要的需求 。在 SparkSQL 的 Hive 模块下，由 Hivelnspectors 负责 Catalyst 与 Hive 数据
一、RDD根据数据处理方式的不同将算子整体上分为：Value类型、双Value类型和Key-Value类型⚫Value类型1)map➢函数签名def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U]➢函数说明将处理的数据逐条进行映射转换，这里的转换可以是类型的转换，也可以是值的转换。比如：val dataRDD: RDD[Int]= sparkContext.makeR
【Spark SQL】扩展 ---- DataFrame 数据类型转换 （cast使用）package 大数据应用赛_2020import org.apache.spark
原创
2022-08-12 10:30:25
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CAST 和 CONVERT将某种数据类型的表达式显式转换为另一种数据类型。CAST 和 CONVERT 提供相似的功能。语法使用 CAST：CAST ( expression AS data_type )使用 CONVERT：CONVERT (data_type[(length)], expression [, style])参数expression是任何有效的 Microsoft® SQL S
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2023-05-29 13:38:32
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1 ASP中对数据库的访问技术ASP（Active Server Pages）是标准HTML的一种变体，ASP网页在输送到客户端浏览器之前，先在服务器上执行，得到标准HTML代码，再输送到浏览器上显示出来，这意味着WEB开发者可以开发与服务器交互的网页，使网页能根据访问者提供的条件反馈最新的实时的信息。而这些技术的实现与数据库是分不开的，数据库是对外开放网站与企业内部管理系统间的数据交换中心。在A
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2023-09-10 16:08:17
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SQL字符串函数大全－数据类型转换函数
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2023-06-20 09:37:38
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一：数据类型转换函数 在同时处理不同数据类型的值时，SQL Server一般会自动进行隐士类型转换。对于数据类型相近的值是有效的，比如int和float，但是对于其它数据类型，例如整型和字符类型，隐士转换就无法实现了，此时必须使用显示转换。为了实现这种显示转换，T-SQL提供了两个显示转换函数，分别是CAST和CONVERT函数。 CAST(x AS type)和CONVERT(type,x)函
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2023-09-10 21:39:28
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# 如何实现“hive sql 数据类型转换”
## 一、流程图
```mermaid
flowchart TD
A[输入数据类型] --> B[选择转换方式]
B --> C[执行转换操作]
C --> D[输出结果]
```
## 二、步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 输入需要转换的数据类型 |
| 2 | 选择合适的
数据类型转换函数（以下两种函数功能类似,但是convert在进行日期转换时还提供了丰富的样式，cast只能进行普通的日期转换） 函数名称参数示例描述convert(数据类型[(长度)]，表达式[，样式]）select convert(nvarchar,123) 返回123select N'年龄：'+convert(nvarchar,23)返回 年龄：23（注意：如果想要在结果中正确显示中文需要在给
use xxxdb
go
declare @sumsocre int
select @sumscore =(aaa+bbb) from table001 where studentid=100003
print '总成绩是：'+convert(varchar(20),@sumscore)
select studentname +'的出生日期是：'+cast (birthday as v
原创
2021-12-17 17:35:08
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cast(Rooms as varchar(2)) 例如： SELECT cast(Rooms as varchar(2))+'室'+cast(Halls as varchar(2))+'厅'+cast(Toilets as varchar(2))+'卫 '+StylePro as SBStyle FROM F_USR_SBSearchResult
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2008-10-18 13:57:00
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SQL Server中，数据类型转换函数，常用的函数有cast()和convert()。cast()和convert()函数比较：(1)cast一般更容易使用，convert的优点是可以格式化日期和数值；(2)convert一般用于日期和时间类型以及小数之间转换，而cast一般用于小数转数值和字符型；(3)convert只是显示转换，而cast是强制转换。一、cast()函数cast()函数使用起
一、SparkSessionSpark SQL所有功能入口点是SparkSession，创建SparkSession，仅使用SparkSession.builder()就可以：import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession .builder() .appName("Spark SQL basic example
桔妹导读：DLFlow是滴滴用户画像团队打造的一套端到端的深度学习方案，主要面向大数据离线任务环境。通过结合Spark和Tensorflow，实现了原始特征快速处理、海量数据训练、大规模分布式预测，极大的提高了模型算法的开发效率。1. DLFlow是什么 DLFlow 是滴滴用户画像团队打造的一套面向大数据环境下离线任务的深度学习方案。 通过结合 Spark 和 Tensorfl
Sql Server数据类型转换函数是Sql中最重要的函数之一，下面就为您介绍Sql Server数据类型转换函数的详细使用，供您参考，希望对您有所帮助。
Sql Server数据类型转换函数是Sql中最重要的函数之一，下面就为您介绍Sql Server数据类型转换函数的详细使用，供您参考，希望对您有所帮助。在一般情况下，SQL Server 会自动完成数据类型的转换，例如，可以直接将
