场景： 有两个表，表可以是文本或Json数据，结构化后分别是Table A，B，C 和Table C D E ，两个表通过C关联，要求求出D E之和，并以 A B D E 三列返回 解答： 思路：SparkSQL支持读取Json创建表，同时创建的表可以做联合查询，类似传统Sql语句进行关联查询和统计分析 代码： Table .json： Table .json： 结果： 表显示 计算结果显示： ...
2019-09-19 23:23 0 655 推荐指数：
coalesce(numbe,0) 函数 numbe不为null 返回原数值，为null时返回 0 解决数值+null为null的问题 多用于两个表的left join关联后，其两列求和；关联不上的数据一部分为null ，一部分有值，但是求和后 ...
第1章 Spark SQL概述 1.1 什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和 DataSet，并且作为分布式SQL查询引擎的作用。 我们已经学习了Hive，它是将Hive SQL转换成 ...
sparkSql两个最重要的类SqlContext、DataFrame，DataFrame功能强大，能够与rdd互转换、支持sql操作如sql().where.order.join.groupBy.limit等。 SparkSql的查询响应性能是hive的几何级倍数 ...
/9759993.html#_label1_0 3.DataX的使用Python版本要求：2.7.X，DataX ...
大数据技术 大数据主要涉及到数据的采集、存储、计算和分析、以及管理调度。 数据的采集 数据存储 数据管理调度 数据计算和分析 大数据技术涉及：数据的采集、预处理、和分布式存储、以及数据仓库、机器学习、并行计算和可视化等方面。 对于大数据技术，应用广泛 ...
1、datax简述 DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括 MySQL、Oracle、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、HBase、TableStore(OTS)、MaxCompute(ODPS)、DRDS 等各种异构数据源之间高效 ...
一.大数据预处理技术 现实世界中的数据一般是不完整的、 带有随机性的、有噪声的或不唯一、不一致的“脏数据”，数据质量不高，无法直接进行数据挖掘，或者挖掘的效果差强人意。为了以后的处理更加方便以及模型具有更好的效果，往往在使用模型之前需要对数据进行预处理，就产生了数据预处理技术。 数据 ...
有这么个场景，每天需要定时任务插入增量数据。如果通过接口获取的直接根据时间过滤，那么就能直接就可以插入库中。但有时获取到的并不是增量数据，比如微信公众号获取关注者列表时，获取到的是全量数据，这样每天就得将全量数据与库中进行比较，只有库中不存在数据才进行插入。这就有了两个list比较差值的问题 ...
