一、背景 公司有个报表需求是根据指定日期范围导出指定数据，并且要根据不同逻辑生成两个Sheet，这个日期影响的是列数而不是行数，即行的数量和列的数量都是动态变化的，根据用户的选择动态生成的，这个问题花了不少时间才解决的...二、效果图 动态生成30个列，两张Sheet 动态生成1个列，两张Sheet 三 、准备 我们公司使用的版本是3.2.0，我们项目没有引入所有模块，只用到了base和annotation...excelentity = new ExcelExportEntity("应当使用天数", "shouldUseDay"); excelentity.setWidth(20);...("使用率", "rate"); excelentity.setWidth(20); excelentity.setHeight(10); modelList.add...// 设置sheet得名称 sheet1ExportParams.setSheetName("入库统计"); // 创建sheet1使用得
本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。...1、先解决依赖，spark相关的所有包，pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键。...; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; import org.apache.spark.api.java.function.Function...; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction...; import org.apache.spark.sql.DataFrame; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
Spark SQL使用 在讲Spark SQL前，先解释下这个模块。这个模块是Spark中用来处理结构化数据的，提供一个叫SparkDataFrame的东西并且自动解析为分布式SQL查询数据。...使用List来创建 list_values = [['Sam', 28, 88], ['Flora', 28, 90], ['Run', 1, 60]] Spark_df = spark.createDataFrame...，如果不写groupBy的话就是对整个DF进行聚合 # DataFrame.alias # 设置列或者DataFrame别名 # DataFrame.groupBy # 根据某几列进行聚合，如有多列用列表写在一起...APIs 这里主要针对的是列进行操作，比如说重命名、排序、空值判断、类型判断等，这里就不展开写demo了，看看语法应该大家都懂了。...Column.alias(*alias, **kwargs) # 重命名列名 Column.asc() # 按照列进行升序排序 Column.desc() # 按照列进行降序排序 Column.astype
最受欢迎的原生BLAS，如英特尔MKL，OpenBLAS，可以在一次操作中使用多个线程，这可能与Spark的执行模型冲突。...添加了OneHotEncoderEstimator，应该使用它来代替现有的OneHotEncoder转换器。 新的估算器支持转换多个列。...在使用TrainValidationSplit或CrossValidator（SPARK-19357）执行交叉验证时，添加了对并行评估多个模型的支持。...请注意，OneHotEncoderEstimator将在3.0中重命名为OneHotEncoder（但OneHotEncoderEstimator将保留为别名）。...分布式矩阵具有长类型的行和列索引和双类型值，分布式存储在一个或多个RDD中。选择正确的格式来存储大型和分布式矩阵是非常重要的。将分布式矩阵转换为不同的格式可能需要全局shuffle，这是相当昂贵的。
() PySpark在 Spark 中，可以像这样选择前 n 行：df.take(2).head()# 或者df.limit(2).head()注意：使用 spark 时，数据可能分布在不同的计算节点上...pandas# pandas拼接多个dataframedfs = [df, df1, df2,......我们使用 reduce 方法配合unionAll来完成多个 dataframe 拼接:# pyspark拼接多个dataframefrom functools import reducefrom pyspark.sql...: 'count', 'salary':'max', 'age':'mean'}).reset_index()图片在 PySpark 中，列名会在结果dataframe中被重命名，如下所示：图片要恢复列名...，可以像下面这样使用别名方法：df.groupBy('department').agg(F.count('employee').alias('employee'), F.max('salary').alias
数据排序： 使用ORDER BY子句对检索结果进行排序。 数据聚合： 支持聚合函数（如SUM、AVG、COUNT）对数据进行统计和汇总。 数据联接： 可以通过JOIN操作关联多个表的数据。...ORDER BY： 对结果进行排序，可指定一个或多个列，以及升序（ASC）或降序（DESC）。...这样的查询将返回指定表中所有行的指定列的数据。 使用别名进行列重命名 使用别名进行列重命名可以通过AS关键字。...以下是一个示例： -- 使用别名进行列重命名 SELECT column1 AS alias_name1, column2 AS alias_name2, ......FROM your_table_name; 在这里，alias_name1, alias_name2, ...是你为相应列指定的别名。这样的查询将返回指定表中所有行，并将列使用指定的别名进行显示。
和 dataSets 中很多操作都依赖了隐式转换 import spark.implicits._ 可以使用 spark-shell 进行测试，需要注意的是 spark-shell 启动后会自动创建一个名为...以编程方式指定Schema import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.types._ // 1.定义每个列的列类型 val...= [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..."upSal",$"sal"+1000) // 基于固定值新增列 df.withColumn("intCol",lit(1000)) 2.3 删除列 // 支持删除多个列 df.drop("comm",..."job").show() 2.4 重命名列 df.withColumnRenamed("comm", "common").show() 需要说明的是新增，删除，重命名列都会产生新的 DataFrame
可以使用join策略hint指定一系列关系别名，例如“MERGE(a, c)”、“BROADCAST(a)”。...使用LogicalPlan.metadataOutput中的列解析对元数据列的引用。但在替换关系之前，关系的输出不包括元数据列。...HAVING子句还可以使用SELECT中未显示的分组列。...ResolveSubqueryColumnAliases Resolution fixedPoint 用投影替换子查询的未解析列别名。...TimeWindowing Resolution fixedPoint 使用“Expand”操作符将时间列映射到多个时间窗口。
SQLite 别名 您可以暂时把表或列重命名为另一个名字，这被称为别名。使用表别名是指在一个特定的 SQLite 语句中重命名表。重命名是临时的改变，在数据库中实际的表的名称不会改变。...列别名用来为某个特定的 SQLite 语句重命名表中的列。 语法 表 别名的基本语法如下： SELECT column1, column2.......FROM table_name AS alias_name WHERE [condition]; 列 别名的基本语法如下： SELECT column_name AS alias_name FROM table_name...的用法，在这里我们使用 C 和 D 分别作为 COMPANY 和 DEPARTMENT 表的别名： sqlite> SELECT C.ID, C.NAME, C.AGE, D.DEPT...的实例，在这里 COMPANY_ID 是 ID 列的别名，COMPANY_NAME 是 name 列的别名： sqlite> SELECT C.ID AS COMPANY_ID, C.NAME AS
主键列不能有 NULL 值。 一个表只能有一个主键，它可以由一个或多个字段组成。当多个字段作为主键，它们被称为复合键。 ...重命名列，删除一列，或从一个表中添加或删除约束都是不可能的。 3. SQLite joins：用于结合两个或多个数据库中表的记录。...为了避免冗余，并保持较短的措辞，可以使用 USING 表达式声明内连接（INNER JOIN）条件。这个表达式指定一个或多个列的列表： SELECT ......为了避免冗余，并保持较短的措辞，可以使用 USING 表达式声明外连接（OUTER JOIN）条件。这个表达式指定一个或多个列的列表： SELECT ......SQLite 别名：暂时把表或列重命名为另一个名字，这被称为别名。 重命名是临时的改变，在数据库中实际的表的名称不会改变。 列别名用来为某个特定的 SQLite 语句重命名表中的列。
可以使用read方法 从外部数据源中加载数据或直接使用Spark SQL的内置函数创建新的DataFrame。创建DataFrame后，需要定义列名、列类型等元信息。...选择和过滤：使用select()方法来选择特定列或重命名列。使用where()和filter()方法来过滤数据。...分组和聚合：可以使用groupBy()方法按照一个或多个列来对数据进行分组，使用agg()方法进行聚合操作（如求和、平均值、最大/最小值）。如df.groupBy("gender").count()。...数据变换：可以对一个DataFrame对象执行多种不同的变换操作，如对列重命名、字面量转换、拆分、连接和修改某个列及配合 withColumn() 操作，还可对数据进行类型转换。...特征提取与转换：波士顿房价数据集中包含了多个特征（如房屋面积、犯罪率、公共设施情况等），Spark中可以使用VectorAssembler特征转换器将这些特征合并为一个向量，供下一步机器学习算法使用。
在 PySpark 中，可以使用groupBy()和agg()方法进行数据聚合操作。groupBy()方法用于按一个或多个列对数据进行分组，而agg()方法用于对分组后的数据进行聚合计算。...读取数据并创建 DataFrame：使用 spark.read.csv 方法读取 CSV 文件，并将其转换为 DataFrame。...按某一列进行分组：使用 groupBy("column_name1") 方法按 column_name1 列对数据进行分组。进行聚合计算：使用 agg() 方法对分组后的数据进行聚合计算。...alias() 方法用于给聚合结果列指定别名。显示聚合结果：使用 result.show() 方法显示聚合结果。...停止 SparkSession：使用 spark.stop() 方法停止 SparkSession，释放资源。
他们描述如何从多个 worker 并行读取数据时将表给分区。partitionColumn 必须是有问题的表中的数字列。...然后，Spark SQL 将只扫描所需的列，并将自动调整压缩以最小化内存使用量和 GC 压力。...spark.sql.files.openCostInBytes 4194304 (4 MB) 按照字节数来衡量的打开文件的估计费用可以在同一时间进行扫描。 将多个文件放入分区时使用。...它可以通过设置 spark.sql.parquet.mergeSchema 到 true 以重新启用。 字符串在 Python 列的 columns（列）现在支持使用点（.）来限定列或访问嵌套值。...针对 DataType 删除在 org.apache.spark.sql 包中的一些类型别名（仅限于 Scala） Spark 1.3 移除存在于基本 SQL 包的 DataType 类型别名。
Hive通过以下方式更改了表的创建： 创建兼容ACID的表，这是CDP中的默认表 支持简单的写入和插入 写入到多个分区 在单个SELECT语句中插入多个数据更新 消除了分桶的需求。...要从Spark读取Hive ACID表，请使用Hive Warehouse Connector（HWC）或HWC Spark Direct Reader连接到Hive。...要从Spark写入Hive ACID表，请使用HWC和HWC API。当您不使用HWC API时，Spark将使用purge属性创建一个外部表。 为表设置Ranger策略和HDFS ACL。 ?...升级到CDP之后 当一个或多个参数为NULL时返回NULL。 需要采取的行动 在用作最大或最小函数的参数的列上使用NULL过滤器或nvl函数。...升级到CDP之前 在CDH和HDP中，重命名托管表将移动其HDFS位置。 升级到CDP之后 重命名托管表仅在创建不带LOCATION子句且位于其数据库目录下的表时才移动其位置。
今天给大家带来spark的一个新的知识点，pivot，这个不是函数，是一个子句。 描述 PIVOT 子句用于数据透视。...我们可以根据特定列的值获取聚合值，这些值将转变成在 SELECT 子句中使用的多个列。PIVOT 子句可以在表名或子查询之后指定。...) 参数 aggregate_expression 一个聚合表达式（例如 sum(a),count(distinct b) 等等 aggregate_expression_alias 聚合表达式的别名...column_list 包含 FROM 子句中的列，这些列是我们想要用新列替换的列。...我们可以使用括号来包围这些列，例如 (c1, c2)。 expression_list 指定新列，这些新列用于将 column_list 中的值作为聚合条件进行匹配。我们还可以为它们添加别名。
; 示例 注意：对于条件表达式，可以用逻辑运算符（AND、OR、NOT）将多个条件同时进行匹配； 对于三个及以上的条件，可以用小括号()进行条件运算； 常用条件表达式...’ 使用<=判断小于或相等 score <= 90 name <= ‘cunyu’ 使用判断不相等 score 90 name ‘cunyu’ 使用LIKE判断相似 name LIKE...对列名重命名的投影查询 SELECT 列1 别名1, 列2 别名2, 列3 别名3 FROM ...; 注意： 别名是存在于内存中的，而WHERE仅适用于硬盘，但是HAVING既可以针对硬盘，也可以针对内存条件进行查询...FROM 注意：多表查询时，使用表名.列名的方式，以防止结果集列名重复问题； 连接查询 定义：另一种类型的多表查询，它对多个表进行JOIN运算，即先确定一个主表作为结果集，然后将其他表的行有选择地...，使用ON ，这里的条件是s.class_id = c.id，表示students表的class_id列与classes表的id列相同的行需要连接； 可选：加上WHERE子句、ORDER BY
熟悉SQL语法的都知道as的用法，实际上as即为alias的简写，这里的alias的功能与as也完全一致，即对一个对象起别名，除了对单列起别名外也支持对整个DataFrame对象起别名 df.select...groupby和groupBy是互为别名的关系，二者功能完全一致。...并返回新的DataFrame（包括原有其他列），适用于仅创建或修改单列；而select准确的讲是筛选新列，仅仅是在筛选过程中可以通过添加运算或表达式实现创建多个新列，返回一个筛选新列的DataFrame...，而且是筛选多少列就返回多少列，适用于同时创建多列的情况（官方文档建议出于性能考虑和防止内存溢出，在创建多列时首选select） show：将DataFrame显示打印 实际上show是spark中的...hour提取相应数值，timestamp转换为时间戳、date_format格式化日期、datediff求日期差等 这些函数数量较多，且与SQL中相应函数用法和语法几乎一致，无需全部记忆，仅在需要时查找使用即可
Spark 1.3版本开始，SchemaRDD重命名为DataFrame，以更好反映其API和功能实质。因此，DataFrame曾被称为SchemaRDD，但现已不再使用这名称。...在Scala和Java中，DataFrame由一组Rows组成的Dataset表示： Scala API中，DataFrame只是Dataset[Row]的类型别名 Java API中，用户需要使用Dataset...只要name列 ==> select name from people // 两个 API 一样的，只是参数不同，使用稍有不同 people.select("name").show() people.select...在使用许多Spark SQL API的时候，往往需要使用这行代码将隐式转换函数导入当前上下文，以获得更加简洁和易于理解的代码编写方式。 如果不导入会咋样 如果不导入spark.implicits....例如，可以使用 col 函数来创建一个 Column 对象，然后在 select 方法中使用该列： import org.apache.spark.sql.functions.col val selected
WHERE ; 示例 image 注意：对于条件表达式，可以用逻辑运算符（AND、OR、NOT）将多个条件同时进行匹配； [图片上传失败......%表示任意字符，例如’ab%’将匹配’ab’，’abc’，’abcd’ 投影查询 基本的投影查询 SELECT 列1,列2,列3 FROM ...; image 对列名重命名的投影查询 SELECT...列1 别名1, 列2 别名2, 列3 别名3 FROM ...; image 注意：别名是存在于内存中的，而WHERE仅适用于硬盘，但是HAVING既可以针对硬盘，也可以针对内存条件进行查询； 分页查询...） SELECT * FROM image 注意：多表查询时，使用表名.列名的方式，以防止结果集列名重复问题； 连接查询 定义：另一种类型的多表查询，它对多个表进行JOIN运算，即先确定一个主表作为结果集...，使用ON <条件..
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