org.apache.spark.sql.functions是一个Object，提供了约两百多个函数。 大部分函数与Hive的差不多。 除UDF函数，均可在spark-sql中直接使用。 经过import org.apache.spark.sql.functions._ ，也可以用于Dataframe，Dataset。 大部分支持Column的函数也支持String类型的列名。这些函数的返回类型基本都是Column。
py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling None.org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext. : java.lang.IllegalArgumentException: Required executor memory (1024), overhead (384 MB), and PySpark memory (0 MB) is above the max threshold (1024 M…
https://docs.cloudera.com/documentation/enterprise/latest/topics/spark_python.html python环境为3.7.2，通过Anaconda-5.3.1-el7.parcel部署安装 在CM配置Spark的Python环境,并重启相关服务 if [ -z "${PYSPARK_PYTHON}" ]; then export PYSPARK_PYTHON=/opt/cloudera/parcels/Anaconda-5.3.1/…
本文为CSDN博主「初心江湖路」的原创文章，原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43878293/article/details/90020221
因为使用了笛卡尔积，但是在Spark2.x中是笛卡尔积操作是默认关闭，如果需要开启，则添加如下配置 val sparkSession = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("wula") .config("spark.sql.crossJoin.enabled","true").getOrCreate()
complete，把所有的DataFrame的内容输出，这种模式只能在做agg聚合操作的时候使用，比如ds.group.count，之后可以使用它 append，普通的dataframe在做完map或者filter之后可以使用。这种模式会把新的batch的数据输出出来， update，把此次新增的数据输出，并更新整个dataframe。有点类似之前的streaming的state处理。