在Spark Join中包含空值[Scala] - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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python在mysql中插入null空值

python在mysql中插入null空值 sql = “INSERT INTO MROdata (MmeUeS1apId) VALUES (%s)”%‘NULL’ %s没有引号，可以将“null”...中null写进数据库，达到NULL值效果。

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空值合并运算符在 JS 中的运作机制

在本文中，我们将探讨为什么它如此有用以及如何使用它。背景在JavaScript中，存在短路逻辑运算符：|| ，它返回第一个真实值。...除了它以外，以下是在JavaScript中被认为是虚假值的仅有这六个值： false undefined null ""(empty string) NaN 0 因此，如果以上列表中如果未包含任何内容，...在上面的代码中，结果将是存储在value1中的值为1。...为什么JavaScript需要空位合并运算符 || 运算符的效果很好，但有时我们只希望在第一个操作数为null或undefined 时对下一个表达式求值。因此，ES11添加了空值合并运算符。...在如下表达式中： x ?? y 如果x为null或undefined ，则结果为y 如果x不为null或undefined ，则结果将为x 这样一来，这将使条件检查和调试代码变得容易。

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RDD操作—— 键值对RDD（Pair RDD）

reduceByKey(func)的功能是，使用func函数合并具有相同键的值,(a,b) => a+b这个Lamda表达式中，a和b都是指value，比如，对于两个具有相同key的键值对(“spark...就会得到一个新的键值对RDD，它包含下面四个键值对(“spark”,2)、(“spark”,3)、(“hadoop”,4)和(“hadoop”,6)。...2) (Spark,2) join scala> val foo = sc.parallelize(Array(("spark",1),("spark",2),("hadoop",3),("hadoop...] = ParallelCollectionRDD[53] at parallelize at :24 scala> foo.join(bar) res39: org.apache.spark.rdd.RDD...[(String, (Int, Int))] = MapPartitionsRDD[56] at join at :28 scala> foo.join(bar).foreach(println

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SparkSql官方文档中文翻译(java版本)

一致化规则如下：这两个schema中的同名字段必须具有相同的数据类型。一致化后的字段必须为Parquet的字段类型。这个规则同时也解决了空值的问题。...需要注意的是，Hive所依赖的包，没有包含在Spark assembly包中。增加Hive时，需要在Spark的build中添加 -Phive 和 -Phivethriftserver配置。...Datetime类型 TimestampType: 代表包含的年、月、日、时、分和秒的时间值 DateType: 代表包含的年、月、日的日期值复杂类型 ArrayType(elementType,...如果在一个将ArrayType值的元素可以为空值，containsNull指示是否允许为空。...需要注意的是： NaN = NaN 返回 true 可以对NaN值进行聚合操作在join操作中，key为NaN时，NaN值与普通的数值处理逻辑相同 NaN值大于所有的数值型数据，在升序排序中排在最后

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原 SparkSQL语法及API

,"zhang"),(2,200,"li"),(3,300,"wang"))).toDF("id","did","name") scala>dept.join(emp,$"deptid" === $"did...").show scala>dept.join(emp,$"deptid" === $"did","left").show 左向外联接的结果集包括 LEFT OUTER子句中指定的左表的所有行...如果左表的某行在右表中没有匹配行，则在相关联的结果集行中右表的所有选择列表列均为空值。...scala>dept.join(emp,$"deptid" === $"did","right").show 2．执行运算 val df = sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5)).toDF...result.toJavaRDD resultRDD.saveAsTextFile("D://sqlresult") } } 5、部署到服务器打jar包，并上传到linux虚拟机上，在spark

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01.Scala：开发环境搭建、变量、判断、循环、函数、集合

NOTE] 在scala中，条件表达式也是有返回值的在scala中，没有三元表达式，可以使用if表达式替代三元表达式示例定义一个变量sex，再定义一个result变量，如果sex等于"male...) scala> a.sum res49: Int = 10 11.5.2 最大值数组中的max方法，可以获取到数组中的最大的那个元素值示例定义一个数组，包含以下几个元素（4,1,2,4,10）...List具备以下性质：可以保存重复的值有先后顺序在scala中，也有两种列表，一种是不可变列表、另一种是可变列表 13.1 不可变列表定义不可变列表就是列表的元素、长度都是不可变的。...diff表示对两个列表取差集，例如： a1.diff(a2)，表示获取a1在a2中不存在的元素示例定义第一个列表，包含以下元素：1,2,3,4 定义第二个列表，包含以下元素：3,4,5,6 使用diff...在scala中，Map也分为不可变Map和可变Map。

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键值对操作

动机 Spark 为包含键值对类型的 RDD 提供了一些专有的操作。这些 RDD 被称为 pair RDD 。...如果其中的一个 RDD 对于另一个 RDD 中存在的某个键没有对应的记录,那么对应的迭代器则为空。cogroup() 提供了为多个 RDD 进行数据分组的方法。...userData 时调用了 partitionBy() ,Spark 就知道了该 RDD 是根据键的哈希值来分区的,这样在调用 join()时,Spark 就会利用到这一点...算法会维护两个数据集:一个由(pageID, linkList) 的元素组成,包含每个页面的相邻页面的列表;另一个由 (pageID, rank) 元素组成,包含每个页面的当前排序权值。...(2) 在每次迭代中,对页面 p ,向其每个相邻页面(有直接链接的页面)发送一个值为rank(p)/numNeighbors(p) 的贡献值。

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大数据入门与实战-PySpark的使用教程

在下面的示例中，我们在foreach中调用print函数，该函数打印RDD中的所有元素。...在下面的示例中，我们过滤掉包含''spark'的字符串。...在下面的示例中，我们形成一个键值对，并将每个字符串映射为值1 # map.py from pyspark import SparkContext sc = SparkContext("local", "...reduce.py: Adding all the elements -> 15 3.7 join(other, numPartitions = None) 它返回RDD，其中包含一对带有匹配键的元素以及该特定键的所有值...() print( "Join RDD -> %s" % (final)) 执行spark-submit join.py: Join RDD -> [ ('spark', (1, 2)),

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尝尝鲜｜Spark 3.1自适应执行计划

，将小表转化为broadcast，然后在executor进行本地的hashjoinSpark join种类(>3种)及join选择依据>。...2.强制开启自适应查询引擎 spark.sql.adaptive.forceApply 默认值是false。当query查询中没有子查询和Exchange的时候，不会使用自适应执行计划的。...在自适应执行计划开启后，该值为true，spark会动态的处理 sort-merge join的数据倾斜，处理的方式是分区分割，或者分区复制。...13.非空分区因子 spark.sql.adaptive.nonEmptyPartitionRatioForBroadcastJoin 默认值是0.2 。...假如参与join的非空分区占比小于该比例，那么该表不会被作为broadcast表去使用，不将表的数据量作为比较依据。但是join的另一张表依然可以用来作为广播表。

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Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN

正如上面提到的一样, Spark 2.0中, DataFrames在Scala 和 Java API中, 仅仅是多个 Rows的Dataset....在 partitioned table （分区表）中, 数据通常存储在不同的目录中, partitioning column values encoded （分区列值编码）在每个 partition directory...仅在 Hive metastore schema 中出现的任何字段在 reconciled schema 中作为 nullable field （可空字段）添加....Hive 表 Spark SQL 还支持读取和写入存储在 Apache Hive 中的数据。但是，由于 Hive 具有大量依赖关系，因此这些依赖关系不包含在默认 Spark 分发中。...在 aggregations（聚合）操作中，所有的 NaN values 将被分到同一个组中. 在 join key 中 NaN 可以当做一个普通的值.

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大数据技术Spark学习

在 SparkSQL 中 Spark 为我们提供了两个新的抽象，分别是 DataFrame 和 DataSet。他们和 RDD 有什么区别呢？...4）样例类被用来在 DataSet 中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到 DataSet 中的字段名称。...2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序 Spark SQL 在 IDEA 中程序的打包和运行方式都和 Spark Core 类似，Maven 依赖中需要添加新的依赖项：包含 Hive 支持，也可以不包含。...需要强调的一点是，如果要在 Spark SQL 中包含 Hive 的库，并不需要事先安装 Hive。一般来说，最好还是在编译 Spark SQL 时引入 Hive 支持，这样就可以使用这些特性了。

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Spark常用的算子以及Scala函数总结

新手学习Spark编程，在熟悉了Scala语言的基础上，首先需要对以下常用的Spark算子或者Scala函数比较熟悉，才能开始动手写能解决实际业务的代码。...filter()： filter 函数功能是对元素进行过滤，对每个元素应用 f 函数，返回值为 true 的元素在RDD 中保留，返回值为 false 的元素将被过滤掉。...full outer join（）包括两个表的join结果，左边在右边中没找到的结果（NULL），右边在左边没找到的结果，FULL OUTER JOIN 关键字结合了 LEFT JOIN 和 RIGHT...注意在数据对被搬移前同一机器上同样的key是怎样被组合的(reduceByKey中的lamdba函数)。然后lamdba函数在每个区上被再次调用来将所有值reduce成一个最终结果。...（2）foldByKey合并每一个 key 的所有值，在级联函数和“零值”中使用。

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spark dataframe操作集锦（提取前几行，合并，入库等）

spark dataframe派生于RDD类，但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。在实际工作中会遇到这样的情况，主要是会进行两个数据集的筛选、合并，重新入库。...首先加载数据集，然后在提取数据集的前几行过程中，才找到limit的函数。而合并就用到union函数，重新入库，就是registerTemple注册成表，再进行写入到HIVE中。...scala> val fes = hiveContext.sql(sqlss) fes: org.apache.spark.sql.DataFrame = [caller_num: string, is_sr...> val zcount = zcfea.count() zcount: Long = 14208117 scala> val f01 = fes.limit(25000) f01: org.apache.spark.sql.DataFrame..., stddev, min, and max)，这个可以传多个参数，中间用逗号分隔，如果有字段为空，那么不参与运算，只这对数值类型的字段。

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Spark常用的算子以及Scala函数总结

新手学习Spark编程，在熟悉了Scala语言的基础上，首先需要对以下常用的Spark算子或者Scala函数比较熟悉，才能开始动手写能解决实际业务的代码。...filter()： filter 函数功能是对元素进行过滤，对每个元素应用 f 函数，返回值为 true 的元素在RDD 中保留，返回值为 false 的元素将被过滤掉。...full outer join（）包括两个表的join结果，左边在右边中没找到的结果（NULL），右边在左边没找到的结果，FULL OUTER JOIN 关键字结合了 LEFT JOIN 和 RIGHT...注意在数据对被搬移前同一机器上同样的key是怎样被组合的(reduceByKey中的lamdba函数)。然后lamdba函数在每个区上被再次调用来将所有值reduce成一个最终结果。...（2）foldByKey合并每一个 key 的所有值，在级联函数和“零值”中使用。原文链接：https://www.jianshu.com/p/addc95d9ebb9

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第三天：SparkSQL

什么是DataFrame 在Spark中，DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。...SparkSession新的起始点在老的版本中，SparkSQL提供两种SQL查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的SQL查询；一个叫HiveContext，用于连接Hive...在SparkSQL中Spark为我们提供了两个新的抽象，DataFrame跟DataSet,他们跟RDD的区别首先从版本上来看 RDD(Spark1.0) ----> DataFrame(Spark1.3...Hive Apache Hive是Hadoop上的SQL引擎，Spark SQL编译时可以包含Hive支持，也可以不包含。...SparkSQL中的SparkSession 就包含来自Hive跟SparkSQL的数据,这里的Hive是内置的Hive，跟HBase 里的内部独立ZooKeeper类似。

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Spark RDD Dataset 相关操作及对比汇总笔记

在Scala里, 可以隐式转换到Writable的类型也支持这个操作， (Spark对基本类型Int, Double, String等都写好了隐式转换)。... RDDscala.Tuple2> mapValues(scala.Function1 f) 对pair RDD中的每个值应用一个函数而不改变键 Pass each value...foldByKey合并每一个 key 的所有值，在级联函数和“零值”中使用。foldByKey合并每一个 key 的所有值，在级联函数和“零值”中使用。...注意：这个过程会在每个分区第一次出现各个键时发生，而不是在整个RDD中第一次出现一个键时发生。）...如果这是一个在处理当前分区中之前已经遇到键，此时combineByKey()使用mergeValue()将该键的累加器对应的当前值与这个新值进行合并。

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Spark异常处理与调优（更新中～）

在调用collect等等API的时候也要小心——大块数据往内存拷贝的时候心里要清楚。...在某些情况下reduce task特别消耗内存，比如当shuffle出现的时候，比如sortByKey、groupByKey、reduceByKey和join等，要在内存里面建立一个巨大的hash table...我们在有大量数据join等操作的时候，shuffle的内存上限经常配置到executor的50%。...提高 spark.network.timeout 的值，根据情况改成300(5min)或更高。...(Utils.scala:1793) at org.apache.spark.scheduler.TaskResultGetter$$anon$2.run(TaskResultGetter.scala

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Spark RDD Dataset 相关操作及对比汇总笔记

在Scala里, 可以隐式转换到Writable的类型也支持这个操作， (Spark对基本类型Int, Double, String等都写好了隐式转换)。...RDD> mapValues(scala.Function1 f) 对pair RDD中的每个值应用一个函数而不改变键 Pass each value in the key-value pair RDD...RDD> flatMapValues (scala.Function1> f) 对pair RDD中的每个值应用一个返回迭代器的函数，然后对返回的每个元素都生成一个对应原键的键值对记录。...foldByKey合并每一个 key 的所有值，在级联函数和“零值”中使用。foldByKey合并每一个 key 的所有值，在级联函数和“零值”中使用。...如果这是一个在处理当前分区中之前已经遇到键，此时combineByKey()使用mergeValue()将该键的累加器对应的当前值与这个新值进行合并。

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大数据技术之_19_Spark学习_02_Spark Core 应用解析+ RDD 概念 + RDD 编程 + 键值对 RDD + 数据读取与保存主要方式 + RDD 编程进阶 + Spark Cor

RDD 可以包含 Python、Java、Scala 中任意类型的对象，甚至可以包含用户自定义的对象。RDD 具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。...在 Scala 中，我们可以把定义的内联函数、方法的引用或静态方法传递给 Spark，就像 Scala 的其他函数式 API 一样。...除了在基础 RDD 类中定义的操作之外，Spark 为包含键值对类型的 RDD 提供了一些专有的操作，在 PairRDDFunctions 专门进行了定义。...每个键相应的值是由一个源 RDD 中的值与一个包含第二个 RDD 的值的 Option(在 Java 中为 Optional)对象组成的二元组。 ...Spark 闭包里的执行器代码可以使用累加器的 += 方法(在 Java 中是 add)增加累加器的值。

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Spark2.0学习（二）--------RDD详解

RDD中的数据集进行逻辑分区，每个分区可以单独在集群节点进行计算。可以包含任何java,scala，python和自定义类型。 RDD是只读的记录分区集合。RDD具有容错机制。...在job间进行数据共享。内存的IO速率高于网络和disk的10 ~ 100之间。...内部包含5个主要属性 ----------------------- 1.分区列表 2.针对每个split的计算函数。...count() //统计rdd元素的个数 reduce() //聚合,返回一个值。...所有work节点 3.启动spark集群 4.启动spark-shell,连接spark集群上 $>spark-shell --master spark://s201:7077 $scala

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