Scala Databricks:将所有bigint列转换为double - 腾讯云开发者社区

) val rowRDD = deptRDD.map(_.split("\t")).map(line => Row(line(0).toLong, line(1), line(2))) // 4.将...互相转换 Spark 提供了非常简单的转换方法用于 DataFrame 与 Dataset 间的互相转换，示例如下： # DataFrames转Datasets scala> df.as[Emp] res1...: org.apache.spark.sql.Dataset[Emp] = [COMM: double, DEPTNO: bigint ... 6 more fields] # Datasets转DataFrames...scala> ds.toDF() res2: org.apache.spark.sql.DataFrame = [COMM: double, DEPTNO: bigint ... 6 more fields...] 二、Columns列操作 2.1 引用列 Spark 支持多种方法来构造和引用列，最简单的是使用 col() 或 column() 函数。

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Spark之【SparkSQL编程】系列(No2)——《DataSet概念入门以及与DataFrame的互操作》

] 3.2 RDD转换为DataSet SparkSQL能够自动将包含有case类的RDD转换成DataFrame，case类定义了table的结构，case类属性通过反射变成了表的列名...= [name: string, age: bigint] 2）将DataSet转换为RDD scala> DS.rdd res11: org.apache.spark.rdd.RDD[Person]...: bigint, name: string] 2.DataSet转换为DataFrame 1）创建一个样例类 scala> case class Person(name: String, age:...[Person] = [name: string, age: bigint] 3）将DataSet转化为DataFrame scala> val df = ds.toDF df: org.apache.spark.sql.DataFrame...---+ 4.1 DataSet转DataFrame 这个很简单理解，因为只是把case class封装成Row。

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第三天：SparkSQL

所有Spark SQL的应运而生，它是将Spark SQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快！传统的数据分析中一般无非就是SQL，跟MapReduce。...通过反射确定（需要用到样例类）创建一个样例类 scala> case class People(name:String, age:Int) 根据样例类将RDD转换为DataFrame scala>.../people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [age: bigint, name: string] 将DataFrame转换为RDD scala...[name: string, age: bigint] 将DataSet转换为RDD scala> DS.rdd res11: org.apache.spark.rdd.RDD[Person] =...MyAvg(age) as sqlAge from people").show //创建聚合对象 val udaf = new MyAgeAvgClassFunction // 将聚合函数查询转换为查询列

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数据分析EPHS(2)-SparkSQL中的DataFrame创建

本文中所使用的都是scala语言，对此感兴趣的同学可以看一下网上的教程，不过挺简单的，慢慢熟悉就好：https://www.runoob.com/scala/scala-tutorial.html DataFrame...比如，我们可以将如下的Seq转换为DF： def createDFByToDF(spark:SparkSession) = { import spark.implicits._ val...最后，我们还可以将一个Scala的列表转化为DF： val arr = List((1,3),(2,4),(3,5)) val df1 = arr.toDF("first","second") df1...., | feature2 double, | feature3 double, | feature4 double, | label...4、总结今天咱们总结了一下创建Spark的DataFrame的几种方式，在实际的工作中，大概最为常用的就是从Hive中读取数据，其次就可能是把RDD通过toDF的方法转换为DataFrame。

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我是一个DataFrame，来自Spark星球

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BigData--大数据技术之SparkSQL

5） Dataframe是Dataset的特列，DataFrame=Dataset[Row] ，所以可以通过as方法将Dataframe转换为Dataset。...Row是一个类型，跟Car、Person这些的类型一样，所有的表结构信息我都用Row来表示。 6）DataSet是强类型的。...DF val df = rdd.toDF("id", "name", "age") df.show() // 转换为DS val ds = df.as[User] // 转换为DF val df1.../ 引入隐式转换 import spark.implicits._ //创建聚合函数 val udaf = new MyAgeAvgClassFunction //将聚合函数转化为查询列...) case class AvgBuffer(var sum: BigInt, var count: Int) // 声明用户自定义聚合函数(强类型) // 1）继承Aggregator // 2）实现方法

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scala-sparkML学习笔记：struct type tinyint size int indices array

完整题目：scala-sparkML学习笔记：struct type tinyint size int indices array int values array double type 错误类型：...CSV data source does not support struct,values:arraydouble...predictPredict.select("user_id", "probability", "label").coalesce(1) .write.format("com.databricks.spark.csv...nullValue", Const.NULL) .save(fileName.predictResultFile + day) predictPredict选择probability列保存会出现...，因为是DenseVector不可以直接报保存到csv文件，可以有下面两种解决方法：（主要思想是选择DenseVector中预测为1的那一列，类型为double） /*

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大数据技术之_16_Scala学习_02_变量

4、Nothing 类型也是 bottom class，它是所有类型的子类。在开发中通常可以将 Nothing 类型的值返回给任意变量或者函数，这里在抛出异常使用很多。...2.12.2 自动类型转换细节说明 1、有多种类型的数据混合运算时，系统首先自动将当前所有数据转换成容量最大的那种数据类型(尖叫提示：是参与运算的类型中容量最大的)，然后再进行计算。...2.12.4 强制类型转换介绍：自动类型转换的逆过程，将容量大的数据类型转换为容量小的数据类型。使用时要加上强制转函数，但可能造成精度降低或溢出，格外要注意。...2.14.2 基本数据类型转 String 类型语法：将基本类型的值+"" 即可 2.14.3 String 类型转基本数据类型语法：通过基本类型的 String 的 toXxx 方法即可示例代码...10、用 BigInt 计算 2 的 1024 次方。提示：在 BigInt 找相应的方法。 ? 11、在 Scala 中如何获取字符串 “Hello” 的首字符和尾字符？

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在Apache Spark上跑Logistic Regression算法

解决问题的步骤如下：从qualitative_bankruptcy.data.txt文件中读取数据解析每一个qualitative值，并将其转换为double型数值。...接下来我们将创建一个Scala函数，将数据集中的qualitative数据转换为Double型数值。键入或粘贴以下代码并回车，在Spark Scala Shell。...count操作应返回以下结果： res0: Long = 250 现在是时候为逻辑回归算法准备数据，将字符串转换为数值型。...在我们的训练数据，标签或类别（破产或非破产）放在最后一列，数组下标0到6。这是我们使用的parts(6)。在保存标签之前，我们将用getDoubleValue()函数将字符串转换为Double型。...其余的值也被转换为Double型数值，并保存在一个名为稠密矢量的数据结构。这也是Spark的逻辑回归算法所需要的数据结构。

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重磅 | Delta Lake正式加入Linux基金会，重塑数据湖存储标准

Delta Lake前世今生 2019年4月24日在美国旧金山召开的 Spark+AI Summit 2019 会上，Databricks 的联合创始人及 CEO Ali Ghodsi 宣布将 Databricks...将非结构化数据转储到数据湖中是非常容易的。但这是以数据质量为代价的。没有任何验证模式和数据的机制，导致数据湖的数据质量很差。因此，努力挖掘这些数据的分析项目也会失败。随着数据的增加，处理性能很差。...表中存在但 DataFrame 中不存在的列会被设置为 null。如果 DataFrame 中有额外的列在表中不存在，那么该操作将抛出异常。...Delta Lake 具有可以显式添加新列的 DDL 和自动更新模式的能力。...一致性清单：一旦在目录中写入了一个文件，该目录未来的所有清单都必须返回该文件。 Delta Lake 仅在 HDFS 上提供所有这些保证。

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大数据技术Spark学习

简而言之，逻辑查询计划优化就是一个利用基于关系代数的等价变换，将高成本的操作替换为低成本操作的过程。 ...5）DataFrame 是 DataSet 的特列，type DataFrame = Dataset[Row] ，所以可以通过 as 方法将 DataFrame 转换为 DataSet。...(path).as[Person] peopleDS: org.apache.spark.sql.Dataset[Person] = [age: bigint, name: string] scala...第二种：是通过编程接口的方式将 Schema 信息应用于 RDD，这种方式可以处理那种在运行时才能知道列的情况下。...在分区的表内，数据通过分区列将数据存储在不同的目录下。Parquet 数据源现在能够自动发现并解析分区信息。

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(1) - Range

Range 是 Scala 中一个常用的特性，具有以下特点：支持 to 及 until，to 包含边界上限，until 不包含边界上限(两者均包含边界下限) 支持 Int、Long、Float、Double...' by 2 res27: scala.collection.immutable.NumericRange[Char] = NumericRange(a, c, e) BigInt scala> BigInt..., 3, 4, 5) scala> BigInt(1) to BigInt(5) by 2 res38: scala.collection.immutable.NumericRange[BigInt]...(1.1, 4.4) 支持自定义步长及默认步长在上一小节的很多例子中，都用 by 指定了自定义步长，所有的类型都支持指定自定义步长。...但并不是所有的类型都有默认步长，只有以下类型具有默认步长： Int默认步长: 1 Long默认步长: 1 Char默认步长: 1 BigInt默认步长: 1 ---- **传送门: **Scala 在简书目录

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解决hudi hms catalog中flink建表，spark无法写入问题

但是目前 hudi 0.12.0版本中存在一个问题，当使用flink hms catalog建hudi表之后，spark sql结合spark hms catalog将hive数据进行批量导入时存在无法导入的情况...BIGINT, sr_return_quantity INT, sr_return_amt DOUBLE, sr_return_tax DOUBLE, sr_return_amt_inc_tax...DOUBLE, sr_fee DOUBLE, sr_return_ship_cost DOUBLE, sr_refunded_cash DOUBLE, sr_reversed_charge...BIGINT, sr_addr_sk BIGINT, sr_store_sk BIGINT, sr_reason_sk BIGINT, sr_ticket_number BIGINT,...VALUE_MAPPING.get(e.getValue()) : e.getValue())); } 于是，我们可以考虑将spark.sql.sources.schema.part.0对应的value

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Spark之【SparkSQL编程】系列(No1)——《SparkSession与DataFrame》

= [age: bigint, name: string] 2）对DataFrame创建一个临时表 scala> df.createOrReplaceTempView("people") 3）通过SQL...= true) |-- name: string (nullable = true) 3）只查看"name"列数据 scala> df.select("name").show() +-------+...| name| +-------+ |Michael| | Andy| | Justin| +-------+ 4）查看"name"列数据以及"age+1"数据 scala> df.select...> case class People(name:String, age:Int) 根据样例类将RDD转换为DataFrame scala> peopleRDD.map{ x => val para...= [age: bigint, name: string] 2）将DataFrame转换为RDD scala> val dfToRDD = df.rdd dfToRDD: org.apache.spark.rdd.RDD

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详解Apache Hudi Schema Evolution(模式演进)

源列类型\目标列类型 long float double string decimal date int int Y Y Y Y Y N Y long Y N Y Y Y N N float N Y...Y Y Y N N double N N Y Y Y N N decimal N N N Y Y N N string N N N Y Y Y N date N N N Y N Y N 删除列语法...然而如果 upsert 触及所有基本文件，则读取将成功添加自定义可为空的 Hudi 元列，例如 _hoodie_meta_col Yes Yes 将根级别字段的数据类型从 int 提升为 long...将嵌套字段的数据类型从 int 提升为 long Yes Yes 对于复杂类型（map或array的值），将数据类型从 int 提升为 long Yes Yes 在最后的根级别添加一个新的不可为空的列...作为一种解决方法，您可以使该字段为空向内部结构添加一个新的不可为空的列（最后） No No 将嵌套字段的数据类型从 long 更改为 int No No 将复杂类型的数据类型从 long 更改为

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从UDF不应有状态切入来剖析Flink SQL代码生成 (修订版)

LogicalFilter被转换为LogicalCalc，经过思考我们可以知道，Filter的Condition条件是需要进行计算才能获得的，所以需要转换为Calc。...一旦所有的行被处理了，getValue()方法就会被调用，计算和返回最终的结果。...UDTF不仅可以做到1行转多行，还可以1列转多列。如果您需要UDTF返回多列，只需要将返回值声明成Tuple或Row。 5....的引用 FunctionCatalog 在Flink中，Catalog是目录概念，即所有对数据库和表的元数据信息都存放再Flink CataLog内部目录结构中，其存放了flink内部所有与Table相关的元数据信息...所有UDF都是注册在TableEnvImpl.functionCatalog 这个成员变量之中。

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2021年大数据Hive（五）：Hive的内置函数（数学、字符串、日期、条件、转换、行转列）

Hive的内置函数一、数学函数 1、取整函数: round 语法: round(double a) 返回值: BIGINT 说明:返回double类型的整数值部分（遵循四舍五入）举例： hive...类型举例： hive> select round(3.1415926,4); 3.1416 3、向下取整函数: floor 语法: floor(double a) 返回值: BIGINT 说明...: BIGINT 说明:返回等于或者大于该double变量的最小的整数举例： hive> select ceil(3.1415926) ; 4 5、取随机数函数: rand 语法: rand(...A中的符合java正则表达式B的部分替换为C。...; select cast('20190607' as int) select cast('2020-12-05' as date); 六、Hive的行转列 1、介绍 1）行转列是指多行数据转换为一个列的字段

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一篇文章让深入理解Flink SQL 时间特性

withSchema(new Schema() .field("id", DataTypes.STRING()) .field("temperature", DataTypes.BIGINT...var sqlDDL = """ |create table dataTable ( | id varchar(20) not null, | ts bigint...在将数据流转换为表时，有两种定义时间属性的方法。...) } 2.2 定义 Table Schema 时指定这种方法只要在定义 Schema 的时候，将事件时间字段，并指定成 rowtime 就可以了。...watermark 语句，定义现有事件时间字段上的 watermark 生成表达式，该表达式将事件时间字段标记为事件时间属性。

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干货分享 | Hive的内置函数（数学、字符串、日期、条件、转换、行转列）建议收藏

Hive的内置函数一、数学函数 1、取整函数: round 语法: round(double a) 返回值: BIGINT 说明:返回double类型的整数值部分（遵循四舍五入）举例： hive>...类型举例： hive> select round(3.1415926,4); 3.1416 3、向下取整函数: floor 语法: floor(double a) 返回值: BIGINT 说明:返回等于或者小于该...double变量的最大的整数举例： hive> select floor(3.1415926); 3 4、向上取整函数: ceil 语法: ceil(double a) 返回值: BIGINT 说明:...A中的符合java正则表达式B的部分替换为C。...int); select cast('20190607' as int) select cast('2020-12-05' as date); 六、Hive的行转列 1、介绍 1）行转列是指多行数据转换为一个列的字段

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Flink kafka sink to RDBS 测试Demo

(topic, new SimpleStringSchema(), properties)); data.print(); //dataStream 数据操作，目前将json...String 转换为 pojo 对象，后续可使用Flink算子进行数据集处理 DataStream mapDs = data.map(line ->...具体实现，输出表最直接的方法，就是通过 Table.insertInto() 方法将一个 Table 写入注册过的 TableSink 中。...._ import org.apache.flink.table.api.scala.StreamTableEnvironment import org.apache.flink.table.api.scala...._ import org.apache.flink.table.api.scala.

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Spark之【SparkSQL编程】系列(No2)——《DataSet概念入门以及与DataFrame的互操作》

第三天：SparkSQL

数据分析EPHS(2)-SparkSQL中的DataFrame创建

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(1) - Range

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从UDF不应有状态切入来剖析Flink SQL代码生成 (修订版)

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一篇文章让深入理解Flink SQL 时间特性

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