Spark SQL函数大杂烩函数很多，都在下面了：1.聚合函数2.集合函数3.时间函数4.数学函数5.混杂(misc)函数6.其他非聚合函数7.排序函数8.字符串函数9.UDF函数10.窗口函数 org.apache.spark.sql.functions是一个Object，提供了约两百多个函数大部分函数与Hive的差不多除UDF函数，均可在spark-sql中直接使用经过import org.
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2024-06-06 11:06:47
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# Spark SQL中的Timestamp转换为Time
## 介绍
在Spark SQL中，Timestamp和Time是两种不同的时间类型。Timestamp表示日期和时间，包括年、月、日、小时、分钟和秒。而Time则只表示时间，不包含日期。如果我们需要将Timestamp类型的数据转换为Time类型，可以使用Spark SQL提供的函数进行操作。
在本篇文章中，我将向你介绍如何实现“S
原创
2023-11-19 09:15:16
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SQL JOIN 子句用于把来自两个或多个表的行结合起来。SQL JOIN 类型 有 5 种 ，INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN、FULL JOIN、CROSS JOIN本次解析展示采用数据库两表，如下图，建表并插入 value ：CREATE TABLE user (
user_id int,
user_name varchar(255)
);
INSERT
4从复杂类型选择数据本章描述如何查询复杂数据类型。复杂数据类型是使用SQL类型构造函数从其他数据类 型的组合构建的。SQL语句可以访问复杂数据类型中的个别组件。复杂数据类型是行类型 或集合类型。ROW类型具有组合一个或多个相关数据字段的实例。这两种ROW类型是己命名和未命 名。集合类型具有这样的实例：在其中，每种集合值包含具有相同数据类型的一组元素，这些 数据类型可以是任何基本或复杂数据类型。集合
# 实现 SQL Server 中 `time` 类型的 `UPDATE`
作为一名经验丰富的开发者，我会指导你如何在 SQL Server 中更新 `time` 类型的数据。下面将会详细介绍整个操作流程，所需步骤以及相应的代码示例。
## 步骤流程
在更新 `time` 类型的数据时，可以遵循以下流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-14 05:12:12
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# 如何实现Java Time对应SQL类型
## 流程
首先，我们需要明确Java Time和SQL类型之间的对应关系。在Java中，我们通常使用`LocalDateTime`、`LocalDate`、`LocalTime`等类来表示时间和日期，而在SQL中，通常使用`DATETIME`、`DATE`、`TIME`等类型来存储时间信息。
接下来，我们需要将Java Time类型转换为SQL
原创
2024-04-12 04:05:59
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第7章 Spark SQL 的运行原理（了解）
7.1 Spark SQL运行架构对SQL语句的处理和关系型数据库类似，即词法/语法解析、绑定、优化、执行。Spark SQL会先将SQL语句解析成一棵树，然后使用规则(Rule)对Tree进行绑定、优化等处理过程。Spark SQL由Core、Catalyst、Hive、Hive-ThriftServer四部分构成：负责处理数据的输入和输出，如获
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2024-08-01 11:16:42
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# 理解 Spark Time：大数据处理中时间管理的重要性
大数据处理是现代数据分析中的关键技术，而 Apache Spark 是一种高效、灵活的大数据处理框架。在处理大规模数据时，时间信息不仅用于数据的排序、存储和处理，还影响着数据的分析和决策。因此，掌握如何在 Spark 中有效管理和使用时间，成为数据工程师和分析师的一项重要技能。在本文中，我们将探讨“Spark Time”的各个方面，包
1 SparkSessionSpark Core: SparkContextSpark SQL: 难道就没有SparkContext？2.x之后统一的package com.javaedge.bigdata.chapter04
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
object SparkSessionApp {
de
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2023-11-03 07:43:32
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Spark SQL 编程指南Spark SQL是用于结构化数据处理的一个模块。同Spark RDD 不同地方在于Spark SQL的API可以给Spark计算引擎提供更多地 信息，例如:数据结构、计算算子等。在内部Spark可以通过这些信息有针对对任务做优化和调整。这里有几种方式和Spark SQL进行交互，例如Dataset API和SQL等，这两种API可以混合使用。Spark SQL的一个用
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2023-09-22 14:44:32
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Spark SQL的前世今生Shark是一个为Spark设计的大规模数据仓库系统，它与Hive兼容。Shark建立在Hive的代码基础上，并通过将Hive的部分物理执行计划交换出来。
这个方法使得Shark的用户可以加速Hive的查询，但是Shark继承了Hive的大且复杂的代码使得Shark很难优化和维护，同时Shark依赖于Spark的版本。
随着我们遇到了性能优化的上限，以及集成SQL的一些
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2024-07-11 06:52:35
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# 了解GC时间对Spark性能的影响
## 介绍
在大数据处理中，Apache Spark已经成为一个非常受欢迎的框架。然而，为了保持高性能，我们需要了解垃圾回收（GC）时间对Spark的影响。
## 什么是GC时间？
GC时间是指Java虚拟机中用于回收不再使用的内存的时间。当GC发生时，Java虚拟机会暂停应用程序的执行，进行内存回收。这个过程可能会导致性能下降，因此我们需要注意GC时间
原创
2024-02-21 06:31:23
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package com.profile.main
import org.apache.spark.sql.expressions.Window
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import com.profile.tools.{DateTools, JdbcToo
# Spark SQL 强制类型转化
在大数据处理领域，Apache Spark 为开发者提供了强大的 SQL 处理能力。Spark SQL 允许用户通过 SQL 查询来处理结构化数据，利用 SQL 的灵活性让用户能够在大数据环境中轻松操作数据。本文将讨论 Spark SQL 中强制类型转化的基本概念及其应用，代码示例将帮助读者更好地理解这一主题。
## 什么是强制类型转化？
强制类型转化（
在处理Spark SQL中的`double`类型数据时，我遇到了诸多挑战。本文将记录我解决“Spark SQL select double类型数据”问题的过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和安全加固等方面的内容。
### 环境配置
首先，我搭建了Spark开发环境，使用的工具包括Java JDK 8和Apache Spark 3.x。以下是环境配置步骤：
1. 安装J
# 如何实现 Spark SQL 中的 map 查询类型
在大数据处理中，Spark SQL 是一个功能强大且灵活的工具，允许你使用 SQL 查询来处理大数据集。本文将介绍如何使用 Spark SQL 执行 map 查询类型的操作。我们将通过一个具体的实例步骤进行演示，帮助你更好地理解这一过程。
## 流程概述
以下是实现 Spark SQL map 查询的步骤概览：
| 步骤 | 描述
# Spark SQL时间类型转换
在Spark SQL中，时间类型的转换是很常见的需求。在处理数据时，我们经常会遇到需要将时间类型从一种格式转换为另一种格式的情况。Spark SQL提供了一些内置函数，可以帮助我们实现这些时间类型的转换。本文将介绍如何在Spark SQL中进行时间类型的转换，并提供一些代码示例。
## 时间类型转换函数
在Spark SQL中，常用的时间类型转换函数包括：
原创
2024-05-28 03:39:35
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# MySQL Time with Time Zone类型简介
MySQL 8.0版本引入了新的数据类型`TIME WITH TIME ZONE`，这个数据类型允许我们在数据库中存储带有时区信息的时间值。在之前的版本中，MySQL只支持存储不带时区信息的时间值，这在处理全球化应用程序中可能会带来问题。因此，引入了`TIME WITH TIME ZONE`类型以解决这个问题。
## `TIME
原创
2024-06-04 05:30:45
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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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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
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2023-10-19 16:25:13
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