在T中使用的when关键字是什么?
when
注意:我试着在网上搜索这个。“谷歌”)。然而,由于“什么时候”这个词无处不在,我找不到一个很好的解释。
此外,SQL关键字列表中没有包含“when”,所以列表不是详尽无遗的,也不是to特有的(也可能是在to/SSMS的“更新”版本中添加的)。链接到这个特定的SQL关键字站点:
我试图在Databricks环境中设置Apache,并在Spark中执行MERGE语句时遇到错误。
这个代码:
CREATE TABLE iceberg.db.table (id bigint, data string) USING iceberg;
INSERT INTO iceberg.db.table VALUES (1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c');
INSERT INTO iceberg.db.table SELECT id, data FROM (select * from iceberg.db.table)
我有三张桌子。
图书
本表包含所有书籍及其相关信息。
id title author description
1 Lord of the Rings J.R.R. Tolkien ....
2 A Game of Thrones George R.R. Martin ....
范畴
此表包含所有现有的图书类别。
id product
1 Science-Fiction
2 Thriller
3 Fantasy
4 Action
5
我正在尝试合并两个不同数据类型的列。在下面的代码片段中,为了简单起见,我从相同的数据帧中选取了列。
from pyspark.sql import SQLContext, Row
from pyspark.sql.types import *
from datetime import datetime
a=sc.parallelize([('ship1',datetime(2015,1,1),2,3.,4.),('ship1',datetime(2015,1,2),4,8.,9.),('ship1',datetime(2015,1,3),5,
MS SQL:我希望根据以下条件在表中插入/更新表中的数据。
我已经尝试过使用IF EXISTS,如下所示。如果我在这里错了,有没有人可以纠正我,或者给我一个更好的替代方案?
IF NOT EXISTS (select 1 from TableA where col1 in (select col1 from tableA))
BEGIN
INSERT INTO TableA
SELECT * FROM TableB
WHERE some condition
DELETE FROM TableB
WHERE some condition
DELETE l FROM TableC
我正在尝试在我的开发环境中使用独立安装的Spark 2.2进行一些测试。
我使用databricks库读取csv文件,然后创建临时视图。在我使用spark.sql()运行select语句之后。如果我在该DataFrame上执行collect()或任何其他稍后需要生成执行器操作,我将收到NullPointerException。
我使用spark-shell BTW。
这是我使用的代码:
val dir = "Downloads/data.csv"
val da = spark.read.format("com.databricks.spark.csv").opt
我使用接收器将Spark2.3结构化流DataFrame保存到带有的Hive表中。
代码如下。
val df = spark.readStream.format("socket").option("host", "localhost").option("port", 19191).load().as[String]
val query = df.map { s => val records = s.split(",") assert(records.length >= 4)
(rec
我想在H2数据库上运行一个新插入查询,所以当匹配时,更新时不匹配,而不是insert。
我有表:创建表TESTTABLE (名称VARCHAR2(100) NULL,NUMBER1 INT,NUMBER2 INT,);
第一排:彼得1 2
我尝试了从官方H2站点复制这些代码:
MERGE INTO TESTTABLE AS T USING DUAL ON NAME = 'Peter'
WHEN NOT MATCHED THEN INSERT VALUES ('Peter3', 1, 2)
WHEN MATCHED THEN UPDATE SET
我在Spark2软件包2.2.0中使用了HDP-2.6.3.0。
我正在尝试使用结构化流API编写Kafka使用者,但是在将作业提交到集群后,我得到了以下错误:
Exception in thread "main" java.lang.ClassNotFoundException: Failed to find data source: kafka. Please find packages at http://spark.apache.org/third-party-projects.html
at org.apache.spark.sql.execution.datasou
我已经设置了,这样我就可以在本地开发并且获得Intellij的好处,同时利用Azure上一个大型星火集群的功能。
当我想读或写到Azure数据湖spark.read.csv("abfss://blah.csv)时,我得到以下信息
xception in thread "main" java.io.IOException: No FileSystem for scheme: abfss
at org.apache.hadoop.fs.FileSystem.getFileSystemClass(FileSystem.java:2586)
at org.apa
我正在尝试从mongo数据库中读取一些文档,并在spark中解析模式。到目前为止,我已经成功地从mongo读取并使用由case类定义的模式将结果mongoRDD转换为DataFrame,但是有一种情况是,mongo集合有一个包含多个数据类型的字段(字符串数组和嵌套对象数组)。到目前为止,我只是将字段解析为一个字符串,然后使用spark的from_json()来解析新模式中的嵌套对象,但是我发现当一个字段不符合模式时,它返回模式中所有字段的null -而不仅仅是不符合的字段。是否有一种方法来解析这一点,以便只有与模式不匹配的字段才会返回null?
//creating mongo test da
我正在关注关于LDA示例的教程视频,我得到了以下问题:
<console>:37: error: overloaded method value run with alternatives:
(documents: org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD[java.lang.Long,org.apache.spark.mllib.linalg.Vector])org.apache.spark.mllib.clustering.LDAModel <and>
(documents: org.apache.spark.rdd.RDD
py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o85.getDynamicFrame.
: java.sql.SQLException: Exception thrown in awaitResult:
at com.databricks.spark.redshift.JDBCWrapper.com$databricks$spark$redshift$JDBCWrapper$$executeInterruptibly(RedshiftJDBCWrapper.scala:133)
at com.dat