selectexpr_spark selectexpr_使用selectExpr选择带有特殊字符的spark dataframe列 - 腾讯云开发者社区

* 读取数据的方法 * @param sparkSession SparkSession * @param topic 指定消费的主题 * @param selectExpr...默认值：CAST(value AS STRING) */ def getKafkaSource(sparkSession: SparkSession, topic: String, selectExpr...//表示数据丢失以后（topic被删除，或者offset不存在可用的范围的时候） "failOnDataLoss" -> "false" )).load().selectExpr...(selectExpr) } /** * 数据的处理 * @param sparkConf */ def execute(sparkConf: SparkConf)

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spark structure streaming初探

"kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2") .option("subscribe", "topic1") .load() df.selectExpr...port1,host2:port2") .option("subscribe", "topic1") .option("includeHeaders", "true") .load() df.selectExpr..."kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2") .option("subscribe", "topic1") .load() df.selectExpr...2}}""") .option("endingOffsets", """{"topic1":{"0":50,"1":-1},"topic2":{"0":-1}}""") .load() df.selectExpr.../ Write key-value data from a DataFrame to Kafka using a topic specified in the data val ds = df .selectExpr

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Spark UDF小结

userDs.groupBy("userid") .agg(collect_list(struct("date", "appInputList")).alias("date_appInputLists")) .selectExpr...Dataset userFilterDs = userDs .selectExpr("userid", "explode(appInputList) as appInputList...") .selectExpr("userid", "explode(appInputList.inputList) as inputList") .selectExpr(...filterQueryWordsOneUdf(fwords)") .select("userid") Dataset userAppDs = userDs .selectExpr...("userid", "date", "explode(appInputList) as appInputList") .selectExpr("userid", "date", "appInputList.packageName

1.3K1 0

Structured Streaming教程(3) —— 与Kafka的集成

"kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2") .option("subscribe", "topic1") .load() df.selectExpr...2}}""") .option("endingOffsets", """{"topic1":{"0":50,"1":-1},"topic2":{"0":-1}}""") .load() df.selectExpr...topic.*") .option("startingOffsets", "earliest") .option("endingOffsets", "latest") .load() df.selectExpr...流处理的数据写入 // 基于配置指定topic val ds = df .selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS STRING)") ...., "host1:port1,host2:port2") .option("topic", "topic1") .start() // 在字段中包含topic val ds = df .selectExpr

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震惊!StructuredStreaming整合Kafka和MySQL原来这么简单?

"kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2") .option("subscribe", "topic1") .load() df.selectExpr...kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2") .option("subscribe", "topic1,topic2") .load() df.selectExpr...("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2") .option("subscribe", "topic1") .load()df.selectExpr...-2}}""") .option("endingOffsets", """{"topic1":{"0":50,"1":-1},"topic2":{"0":-1}}""") .load()df.selectExpr...kafkaDatas 内部数据是kafka数据(key,value) val kafkaDataString: Dataset[(String, String)] = kafkaDatas.selectExpr

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Spark Java UDAF 输入struct嵌套结构

("explode(address) as address") // 这里非常关键,需要解析出AddressEntity的各字段，才能被反序列化 .selectExpr(...Encoders.bean(AddressEntity.class))); 第一种调用方式：callUDF方式调用 (成功) Dataset agg = studyDs .selectExpr...("name", "explode(address) as address") .selectExpr("name", "address.city as city", "address.street....agg(callUDF("AddressAnaliseUdaf", col("city"), col("street")).alias("cal_result")) .selectExpr...integer (valueContainsNull = true) 第二种调用方式：在SQL中调用文章1中提供的demo是简单结构，这里想实现复杂嵌套的UDAF，终于解决了尝试1(失败) studyDs.selectExpr

2K6 0

Spark高级操作之json复杂和嵌套数据结构的操作一

A),get_json_object() B),from_json() C),to_json() D),explode() E),selectExpr() 二，准备阶段首先，创建一个没有任何嵌套的JSon...() 将列转化为一个JSON对象的另一种方式是使用selectExpr()功能函数。...val stringsDF = eventsDS.selectExpr("CAST(id AS INT)", "CAST(device AS STRING)") stringsDF.show ?...SelectExpr()方法的另一个用法，就是使用表达式作为参数，将它们转化为指定的列。...八，总结本文主要讲 get_json_object(), from_json(), to_json(), selectExpr(), and explode()基本介绍使用。

14.5K6 0

8.deltalake的merge四个案例场景

customers or insert the new addresses of new customers val stagedUpdates = newAddressesToInsert .selectExpr...("NULL as mergeKey", "updates.*") // Rows for 1. .union( updatesDF.selectExpr("updates.customerId...struct field, if equal fall back to second fields, and so on.val latestChangeForEachKey = changesDF .selectExpr...struct(time, newValue, deleted) as otherCols" ) .groupBy("key") .agg(max("otherCols").as("latest")) .selectExpr

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pyspark给dataframe增加新的一列的实现示例

+—–+———–+ | name|name_length| +—–+———–+ |Alice| 5| | Jane| 4| | Mary| 4| +—–+———–+ 2.3 使用 selectExpr...frame3_3 = frame.selectExpr(["name", "length(name) as name_length"]) frame3_3.show() +—–+———–+ |

3.2K1 0

图解大数据 | Spark GraphFrames-基于图的数据分析挖掘

degreeRatio (inDeg/outDeg) degreeRatio = inDeg.join(outDeg, inDeg.id == outDeg.id).drop(outDeg.id).selectExpr...as above) nonTransferAirports = degreeRatio.join(airports, degreeRatio.id == airports.IATA) \ .selectExpr...table as above) transferAirports = degreeRatio.join(airports, degreeRatio.id == airports.IATA) \ .selectExpr

1.1K4 1

Spark UDF1 返回复杂结构

register("mapFilterUdf", BoolFilterUdf.mapFilterUdf, mapDataType); 使用 // df的schema结构： userid string df.selectExpr...data/input/study_test_data.txt") .withColumn("split_col", split(col("value"), "\t")) .selectExpr...("structFilterUdf(value) as study") .selectExpr("study.name as name", "study.scores as scores.../data/input/person_test_data.txt") .selectExpr("personParseUdf(value) as person") .selectExpr

3.7K3 0

Pandas vs Spark：获取指定列的N种方式

(expr("A"))：仍然是用一个函数expr+列名提取该列，这里expr执行了类SQL的功能，可以接受一个该列的表达式执行类SQL计算，例如此处仅用于提取A列，则直接赋予列名作为参数即可； df.selectExpr...("A")：对于上述select+expr的组合，spark.sql中提供了更为简洁的替代形式，即selectExpr，可直接接受类SQL的表达式字符串，自然也可完成单列的提取，相当于是对上一种实现方式的精简形式...提取一列既可用于得到单列的Series对象，也可用于得到一个只有单列的DataFrame子集，常用的方法有4种；而Spark中提取特定一列，虽然也可得到单列的Column对象，但更多的还是应用select或selectExpr

11.4K2 0

Structured Streaming快速入门详解（8）

"kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2") .option("subscribe", "topic1") .load() df.selectExpr...("kafka.bootstrap.servers", "host1:port1,host2:port2") .option("subscribe", "topic1") .load()df.selectExpr...-2}}""") .option("endingOffsets", """{"topic1":{"0":50,"1":-1},"topic2":{"0":-1}}""") .load()df.selectExpr...topic.*") .option("startingOffsets", "earliest") .option("endingOffsets", "latest") .load()df.selectExpr...StructuredStreaming整合Kafka获取到的数据都是字节类型,所以需要按照官网要求,转成自己的实际类型 val dataDS: Dataset[String] = dataDF.selectExpr

1.3K3 0

Spark数据工程｜专题（1）——引入，安装，数据填充，异常处理等

计算平均值的方法中，写SQL是最方便的（不同系统中的SQL语法有可能不一样，这里统一是Hive SQL），所以我们使用了df.selectExpr方法，最大程度的还原SQL的习惯。...val meanResult = df.selectExpr("mean(age) AS age_mean").collect()(0).getDouble() val df2 = df.na.fill...(meanResult, Array("age")) df2.show() // 或者你可以使用first函数 val meanResult = df.selectExpr("mean(age) AS...val perResult = df.selectExpr("percentile(age, 0.5) AS age_percentile").first().getDouble() val df2 =...= df.na.fill(maxResult, Array("age")) df2.show() // 最小值 val minResult = df.selectExpr("min(age) AS

6.4K4 0

Note_Spark_Day14：Structured Streaming(以结构化方式处理流式数据，底层分析引擎SparkSQL引擎)

.*") .option("subscribe", "topic1") .load() df.selectExpr("CAST(key AS STRING)", "CAST(value AS...[(String, String)] - 数据终端Sink：将流式数据集DataFrame数据写入到Kafka 中，要求必须value字段值，类型为String val ds = df .selectExpr...ETL：只获取通话状态为success日志数据 /* val etlStreamDF: Dataset[String] = kafkaStreamDF .selectExpr("CAST...ETL：只获取通话状态为success日志数据 /* val etlStreamDF: Dataset[String] = kafkaStreamDF .selectExpr("CAST...对流式数据进行提取字段 val etlStreamDF: DataFrame = iotStreamDF .selectExpr( "CAST(value AS STRING)") //

2.4K2 0

spark streaming读取kafka内容并进行反序列化

startingOffsets","latest") .load() // 显示kafka报文格式 df.printSchema() val rowDataset = df.selectExpr

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RDD和SparkSQL综合应用

\ .csv("data/moon_dataset.csv") #将点的坐标生成一个array,并添加唯一id列 dfinput = spark.createDataFrame(dfdata.selectExpr...feature2) as point") \ .rdd.map(lambda row:row["point"]).zipWithIndex()).toDF("point","id") \ .selectExpr...--+-------------+--------------------+ only showing top 3 rows 5，得到临时聚类簇的核心点信息 dfpair_join = dfcore.selectExpr...("s_id").join(dfpair,["s_id"],"inner") df_fids = dfcore.selectExpr("s_id as m_id") dfpair_core = df_fids.join...dfoutput_raw = dfinput.join(df_clusterid,"id","left") dfoutput = dfoutput_raw.na.fill(-1) dfoutput = dfoutput.selectExpr

2.2K3 0

客快物流大数据项目(五十四)：初始化Spark流式计算程序

logisticsDF: DataFrame = sparkSession.readStream.format("kafka").options(logisticsKafkaParams).load().selectExpr...数据 val crmDF: DataFrame = sparkSession.readStream.format("kafka").options(crmKafkaParams).load().selectExpr

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初识Structured Streaming

1，Basic Operators 一些常用的Transformation算子都可以在Unbounded DataFrame上使用，例如select,selectExpr, where, groupBy.../data/trading_data") dfprice_raw.printSchema() dfprice = dfprice_raw.selectExpr("cast(dt as timestamp...minutes", "5 minutes")) \ .agg(F.sum("amount").alias("amount"), F.sum("volume").alias("volume")) \ .selectExpr...dfhometown = dfstudents.selectExpr("name","if(rand()>0.5,'China','USA') as hometown") dfhometown.printSchema...1，输出到Kafka Sink 示范代码如下，注意，df 应当具备以下列：topic, key 和 value. query = df.selectExpr("topic", "CAST(key AS

4.3K1 1

2021年大数据Spark（五十一）：Structured Streaming 物联网设备数据分析

封装到DeviceData中 val etlStreamDF: DataFrame = iotStreamDF // 获取value字段的值，转换为String类型 .selectExpr...封装到DeviceData中 val etlStreamDF: DataFrame = iotStreamDF // 获取value字段的值，转换为String类型 .selectExpr

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客快物流大数据项目(五十五)：封装公共接口（根据存储介质抽取特质）

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