是否有SQL命令可以方便地更改增量表中现有列的数据类型。我需要将列数据类型从BIGINT更改为STRING。下面是我正在尝试使用的SQL命令,但没有成功。
%sql ALTER TABLE [TABLE_NAME] ALTER COLUMN [COLUMN_NAME] STRING
我得到一个错误:
org.apache.spark.sql.AnalysisException
ALTER TABLE CHANGE COLUMN is not supported for changing column 'bam_user' with type
'IntegerType&
日安。我正在部署一个流作业,以将数据从Spark (Scala)插入到Postgres。
df.select("col1","col2").write.mode(SaveMode.Append).jdbc(url, "tableName", connectionProperties)
这里,col2在dataframe中有uuid值,但它是一个字符串数据类型。当它试图插入到将col2列定义为uuid类型的表时,它在Column is of type uuid but expression is of type character varying中
我正在尝试将列值提取到变量中,以便在代码中的其他地方使用该值。我试着做以下几点
val name= test.filter(test("id").equalTo("200")).select("name").col("name")
它回来了
name org.apache.spark.sql.Column = name
如何获得价值?
给定一个数据帧"df“和一个列列表"colStr",在Spark dataframe中是否有一种方法可以从数据帧中提取或引用这些列。
下面是一个例子-
val in = sc.parallelize(List(0, 1, 2, 3, 4, 5))
val df = in.map(x => (x, x+1, x+2)).toDF("c1", "c2", "c3")
val keyColumn = "c2" // this is either a single column name or a strin
我尝试从PySpark中的REST中提取不同的表。我跟踪了这个。我想要将不同的模式存储在一列中的中。下面是一个示例:
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql import Row
from pyspark.sql.types import *
A = [{"TableName": "Table1", "Schema": StructType([StructField("a", StringType()), StructField("b", Intege
下面的问题有scala和pyspark的解决方案,而这个问题提供的解决方案不是针对连续索引值的。 Spark Dataframe :How to add a index Column : Aka Distributed Data Index 我在Apache-spark中有一个现有的数据集,我想根据索引从中选择一些行。我计划添加一个包含从1开始的唯一值的索引列,并根据该列的值提取行。我找到了下面的方法来添加使用order by的索引: df.withColumn("index", functions.row_number().over(Window.orderBy("
我有一个外部表指向一个s3位置(拼图文件),它的所有数据类型都是字符串。我希望更正所有列的数据类型,而不是将所有内容都作为字符串读取。当我删除外部表并使用新的数据类型重新创建时,select查询总是抛出如下所示的错误:
java.lang.UnsupportedOperationException: org.apache.parquet.column.values.dictionary.PlainValuesDictionary$PlainBinaryDictionary
at org.apache.parquet.column.Dictionary.decodeToInt(Dicti
当我试图查看从拼图文件创建的dataframe中的数据时,我遇到了下面的错误。 Expected: decimal(16,2), Found: BINARY
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.FileScanRDD$$anon$1.nextIterator(FileScanRDD.scala:221)
at org.apache.spark.sql.execution.datasources.FileScanRDD$$anon$1.hasNext(FileScanRDD.scala:130)
我有一个包含数组(或列表)列的数据,每个元素都是一个字符串映射、复杂数据类型(意为- String、嵌套映射、列表等;在某种程度上,您可以假设列数据类型类似于List[Map[String,AnyRef]])。
现在我想在这张表上查询一下。
select * from the tableX where column.<any of the array element>['someArbitaryKey'] in ('a','b','c')
我不知道如何在spark SQL中表示<any of the array
我在Spark2.0和scala中使用GraphFrame。
我需要从字符串类型的列中删除双引号(从许多列中删除)。我试图使用UDF这样做,如下所示:
import org.apache.spark.sql.functions.udf
val removeDoubleQuotes = udf( (x:Any) =>
x match{
case s:String => s.replace("\"","")
case other => other
}
)
我得到以下错误,因为在GraphFram
我有一张桌子 DEST_COUNTRY_NAME ORIGIN_COUNTRY_NAME count
United States Romania 15
United States Croatia 1
United States Ireland 344 我把上面的代码转换成了DataFrame val flightData2015 = spark
.read
.option("inferSchema", "true")//infers the input schema automatically from data
.option("he
我正在使用AS/400的DB2数据库,正在考虑从项目表中提取以字母A结尾的所有项目编号。
SELECT *
FROM NRPDTA.IM
WHERE IMITNO LIKE '%A';
查询返回一个空集。我知道此表中存在项目编号300072A。该列的数据类型设置为character fwiw。为了做到这一点,我在语法上遗漏了什么?