c

orgapache火花sql

擴展日誌記錄

這一列數據為基礎進行計算DataFrame

可以構造一個新列DataFrame基於輸入列的禮物:

df (“columnName”)/ /在一個特定的“df”DataFrame。坳(“columnName”)/ /通用列沒有與DataFrame相關聯。坳(“columnName.field”)/ /提取一個結構體字段坳(“a.column.with.dots”)/ /逃避”。在列名。美元“columnName”/ / Scala短手指定列。

對象可以構成複雜的表達式:

美元“一個”+1美元“一個”= = = $“b”
注釋
@Stable ()

1.3.0

請注意

可以通過訪問內部催化劑表達式expr,但該方法僅用於調試目的,可以改變在未來引發釋放。

線性超
日誌記錄,AnyRef,任何
已知的子類
訂購
  1. 分組
  2. 字母
  3. 通過繼承
繼承了
  1. 日誌記錄
  2. AnyRef
  3. 任何
  1. 隱藏所有
  2. 顯示所有
可見性
  1. 公共
  2. 所有

實例構造函數

  1. (名稱:字符串)
  2. (expr:表達式)

值的成員

  1. 最後def! =(arg0:任何):布爾
    定義類
    AnyRef→任何
  2. 最後def# #():Int
    定義類
    AnyRef→任何
  3. def%(其他:任何):

    模(或稱。

    模(又名餘數)表達式。

    1.3.0

  4. def& &(其他:任何):

    布爾和。

    布爾和。

    / / Scala:以下選擇的人在學校和工作在同一時間。人。選擇(people(“優異”)& & (“加上”))Java: / /人。選擇(人。坳(“優異”),(people.col (“加上”)));

    1.3.0

  5. def*(其他:任何):

    這個表達式,另一個表達式的乘法。

    這個表達式,另一個表達式的乘法。

    / / Scala:下麵增加一個人的身高,體重。人。選擇(people(“高度”)*人(“重量”))Java: / /人。選擇(人。坳(“高度”).multiply (people.col (“重量”)));

    1.3.0

  6. def+(其他:任何):

    這個表達式和另一個表達式。

    這個表達式和另一個表達式。

    / / Scala:以下選擇的和一個人的身高和體重。人。選擇(people(“高度”)+ (“重量”))Java: / /人。選擇(人。坳(“高度”)的話語(people.col (“重量”)));

    1.3.0

  7. def- - - - - -(其他:任何):

    減法。

    減法。從這個表達式減去其他表達式。

    / / Scala:以下選擇人的身高和體重之間的區別。人。選擇(people(“高度”)- - -人(“重量”))Java: / /人。選擇(人。坳(“高度”).minus (people.col (“重量”)));

    1.3.0

  8. def/(其他:任何):

    部門這個表達式由另一個表達式。

    部門這個表達式由另一個表達式。

    / / Scala:以下劃分一個人的身高,體重。人。選擇(people(“高度”)/人(“重量”))Java: / /人。選擇(人。坳(“高度”).divide (people.col (“重量”)));

    1.3.0

  9. def<(其他:任何):

    不到。

    不到。

    / / Scala:以下選擇年輕的人比21。人。選擇(people(“年齡”)<21)Java: / /人。選擇(人。坳(“年齡”)中的(21));

    1.3.0

  10. def< =(其他:任何):

    小於或等於。

    小於或等於。

    / / Scala:以下選擇人21歲或未滿21歲。人。選擇(people(“年齡”)< =21)Java: / /人。選擇(人。坳(“年齡”).leq (21));

    1.3.0

  11. def< = >(其他:任何):

    平等為null值測試是安全的。

    平等為null值測試是安全的。

    1.3.0

  12. def= = !(其他:任何):

    不平等的測試。

    不平等的測試。

    / / Scala:df。選擇(df (“可樂”)= != df (“colB”df))。選擇(!(df(“可樂”)= = = df (“colB”)))Java: / /進口靜態org.apache.spark.sql.functions。*;df。過濾器(坳(“可樂”).notEqual(坳(“colB”)));

    2.0.0

  13. 最後def= =(arg0:任何):布爾
    定義類
    AnyRef→任何
  14. def= = =(其他:任何):

    平等的測試。

    平等的測試。

    / / Scala:df。過濾器(df (“可樂”)= = = df (“colB”))/ / Java進口靜態org.apache.spark.sql.functions。*;df。過濾器(坳(“可樂”).equalTo(坳(“colB”)));

    1.3.0

  15. def>(其他:任何):

    大於。

    大於。

    / / Scala:以下選擇21歲以上的人。人。選擇(people(“年齡”)>21)Java: / /進口靜態org.apache.spark.sql.functions。*;人。選擇(人。坳(“年齡”)gt (21));

    1.3.0

  16. def> =(其他:任何):

    大於或等於一個表達式。

    大於或等於一個表達式。

    / / Scala:以下選擇21人21歲或以上。人。選擇(people(“年齡”)> =21)Java: / /人。選擇(人。坳(“年齡”).geq (21))

    1.3.0

  17. def別名(別名:字符串):

    給列別名。

    給列別名。一樣作為

    / /重命名可樂colB選擇輸出。df.select ($“可樂”.alias (“colB”))

    1.4.0

  18. def(其他:):

    布爾和。

    布爾和。

    / / Scala:以下選擇的人在學校和工作在同一時間。人。選擇(people(“優異”)& & (“加上”))Java: / /人。選擇(人。坳(“優異”),(people.col (“加上”)));

    1.3.0

  19. def應用(提取:任何):

    提取一個值從一個複雜類型或值。

    提取一個值從一個複雜類型或值。支持以下類型的提取:

    • 給定一個數組,一個整數序數可以用來檢索單個值。
    • 給定一個圖,一個關鍵的正確類型可以用於檢索單個值。
    • 給定一個結構體,一個字符串字段名可以用來提取該字段。
    • 給定一個結構數組,字符串字段名可以用來提取申請每一個結構體的數組,並返回字段的數組。

    1.4.0

  20. def作為(別名:字符串,元數據:元數據):

    給出了與元數據列別名。

    給出了與元數據列別名。

    瓦爾元數據:元數據=…df.select ($“可樂”。as (“colB”、元數據)

    1.3.0

  21. def作為(別名:象征):

    給列別名。

    給列別名。

    / /重命名可樂colB選擇輸出。df.select ($“可樂”。as (“colB”))

    如果當前列具有與之相關的元數據,這些元數據將被傳遞到新列。如果這不是理想的,可以使用API(別名:字符串,元數據:元數據)用顯式的元數據。

    1.3.0

  22. def作為(別名:數組(字符串]):

    分配給定的別名來表生成函數的結果。

    分配給定的別名來表生成函數的結果。

    / /重命名可樂colB選擇輸出。df.select(爆炸(美元“關聯”)。as (“關鍵”::“價值”::Nil))

    1.4.0

  23. def作為(別名:Seq(字符串]):

    (Scala-specific)分配給定的別名表生成函數的結果。

    (Scala-specific)分配給定的別名表生成函數的結果。

    / /重命名可樂colB選擇輸出。df.select(爆炸(美元“關聯”)。as (“關鍵”::“價值”::Nil))

    1.4.0

  24. def作為(別名:字符串):

    給列別名。

    給列別名。

    / /重命名可樂colB選擇輸出。df.select ($“可樂”。as (“colB”))

    如果當前列具有與之相關的元數據,這些元數據將被傳遞到新列。如果這不是理想的,可以使用API(別名:字符串,元數據:元數據)用顯式的元數據。

    1.3.0

  25. def作為(U](隱式的arg0:編碼器(U]):TypedColumn(任何,U]

    提供了一種暗示的預期返回值這一列。

    提供了一種暗示的預期返回值這一列。這些信息可以通過操作等選擇在一個數據集JVM自動將結果轉換為正確的類型。

    1.6.0

  26. 最後defasInstanceOf(T0]:T0
    定義類
    任何
  27. defasc:

    返回一個表達式基於列的升序排序。

    返回一個表達式基於列的升序排序。

    / / Scala: DataFrame年齡列按升序排序。df.sort (df (“年齡”.asc)/ / Javadf.sort (df.col (“年齡”).asc ());

    1.3.0

  28. defasc_nulls_first:

    返回一個表達式基於列的升序排序,之前和null值返回空值。

    返回一個表達式基於列的升序排序,之前和null值返回空值。

    / / Scala: DataFrame年齡列按升序排序和null值出現。df.sort (df (“年齡”.asc_nulls_first)/ / Javadf.sort (df.col (“年齡”).asc_nulls_first ());

    魅惑

  29. defasc_nulls_last:

    返回一個表達式基於列的升序排序,和null值出現在非空值。

    返回一個表達式基於列的升序排序,和null值出現在非空值。

    / / Scala: DataFrame年齡列按升序排序和null值出現。df.sort (df (“年齡”.asc_nulls_last)/ / Javadf.sort (df.col (“年齡”).asc_nulls_last ());

    魅惑

  30. def之間的(下界:任何,upperBound:任何):

    是:如果當前列是下界和上界,包容性。

    是:如果當前列是下界和上界,包容性。

    1.4.0

  31. defbitwiseAND(其他:任何):

    計算位和表達式與另一個表達式。

    計算位和表達式與另一個表達式。

    df.select ($“可樂”.bitwiseAND ($“colB”))

    1.4.0

  32. defbitwiseOR(其他:任何):

    這個表達式計算按位或與另一個表達式。

    這個表達式計算按位或與另一個表達式。

    df.select ($“可樂”.bitwiseOR ($“colB”))

    1.4.0

  33. defbitwiseXOR(其他:任何):

    這個表達式的計算位XOR和另一個表達式。

    這個表達式的計算位XOR和另一個表達式。

    df.select ($“可樂”.bitwiseXOR ($“colB”))

    1.4.0

  34. def(:字符串):

    投不同數據類型的列,使用規範化字符串表示的類型。

    投不同數據類型的列,使用規範化字符串表示的類型。支持的類型有:字符串,布爾,字節,,int,,浮動,,小數,日期,時間戳

    / /將可樂轉換為整數。df.select (df (“可樂”).cast (“int”))

    1.3.0

  35. def(:數據類型):

    不同數據類型的列。

    不同數據類型的列。

    / /強製類型轉換IntegerType可樂。進口org.apache.spark.sql.types。IntegerType df.select (df (“可樂”).cast (IntegerType))/ /相當於df.select (df (“可樂”).cast (“int”))

    1.3.0

  36. def克隆():AnyRef
    屬性
    保護(]
    定義類
    AnyRef
    注釋
    @throws () @native ()
  37. def包含(其他:任何):

    包含了其他元素。

    包含了其他元素。返回一個布爾列基於字符串匹配。

    1.3.0

  38. defdesc:

    返回一個表達式基於列的降序排序。

    返回一個表達式基於列的降序排序。

    / / Scaladf.sort (df (“年齡”.desc)/ / Javadf.sort (df.col (“年齡”).desc ());

    1.3.0

  39. defdesc_nulls_first:

    返回一個表達式基於列的降序排序,和null值出現在非空值。

    返回一個表達式基於列的降序排序,和null值出現在非空值。

    / / Scala:按照降序DataFrame年齡列進行排序和null值出現。df.sort (df (“年齡”.desc_nulls_first)/ / Javadf.sort (df.col (“年齡”).desc_nulls_first ());

    魅惑

  40. defdesc_nulls_last:

    返回一個表達式基於列的降序排序,和null值出現在非空值。

    返回一個表達式基於列的降序排序,和null值出現在非空值。

    / / Scala:按照降序DataFrame年齡列進行排序和null值出現。df.sort (df (“年齡”.desc_nulls_last)/ / Javadf.sort (df.col (“年齡”).desc_nulls_last ());

    魅惑

  41. def(其他:任何):

    部門這個表達式由另一個表達式。

    部門這個表達式由另一個表達式。

    / / Scala:以下劃分一個人的身高,體重。人。選擇(people(“高度”)/人(“重量”))Java: / /人。選擇(人。坳(“高度”).divide (people.col (“重量”)));

    1.3.0

  42. defdropFields(字段名:字符串*):

    滴字段的一個表達式StructType的名字。

    滴字段的一個表達式StructType的名字。這是一個空操作如果模式不包含字段名(年代)。

    瓦爾df = sql (“選擇named_struct (' a ', 1, ' b ', 2) struct_col”)df.select(美元)“struct_col”.dropFields (“b”))/ /結果:{“a”: 1}瓦爾df = sql (“選擇named_struct (' a ', 1, ' b ', 2) struct_col”)df.select(美元)“struct_col”.dropFields (“c”))/ /結果:{“a”: 1、“b”: 2}瓦爾df = sql (“選擇named_struct (' a ', 1, ' b ', 2 ' c ', 3) struct_col”)df.select(美元)“struct_col”.dropFields (“b”,“c”))/ /結果:{“a”: 1}瓦爾df = sql (“選擇named_struct (' a ', 1, ' b ', 2) struct_col”)df.select(美元)“struct_col”.dropFields (“一個”,“b”))/ /結果:org.apache.spark.sql。AnalysisException:cannot resolve 'update_fields(update_fields(`struct_col`))' due to data type mismatch: cannot drop all fields in struct瓦爾df = sql (“選擇(NULL作為struct < int, b: int >) struct_col”)df.select(美元)“struct_col”.dropFields (“b”))/ /結果:零struct類型的<答:int >瓦爾df = sql (“選擇named_struct (' a ', 1, ' b ', 2 ' b ', 3) struct_col”)df.select(美元)“struct_col”.dropFields (“b”))/ /結果:{“a”: 1}瓦爾df = sql (“選擇named_struct (a, named_struct (' a ', 1, ' b ', 2)) struct_col”)df.select(美元)“struct_col”.dropFields (“a.b”))/ /結果:{" a ": {“a”: 1}}瓦爾df = sql (“選擇named_struct (a, named_struct (' b ', 1), a, named_struct (' c ', 2)) struct_col”)df.select(美元)“struct_col”.dropFields (“交流”))/ /結果:org.apache.spark.sql。AnalysisException:Ambiguous reference to fields

    這種方法支持如直接刪除多個嵌套的字段。

    瓦爾df = sql (“選擇named_struct (a, named_struct (' a ', 1, ' b ', 2)) struct_col”)df.select(美元)“struct_col”.dropFields (“a.b”,“交流”))/ /結果:{" a ": {“a”: 1}}

    然而,如果你要掉多個嵌套的字段,它是更優的提取出嵌套結構之前刪除多個字段如。

    瓦爾df = sql (“選擇named_struct (a, named_struct (' a ', 1, ' b ', 2)) struct_col”)df.select(美元)“struct_col”.withField (“一個”美元,“struct_col.a”.dropFields (“b”,“c”)))/ /結果:{" a ": {“a”: 1}}

    3.1.0

  43. defendsWith(文字:字符串):

    與另一個字符串文字字符串結束。

    與另一個字符串文字字符串結束。返回一個布爾列基於字符串匹配。

    1.3.0

  44. defendsWith(其他:):

    字符串結尾。

    字符串結尾。返回一個布爾列基於字符串匹配。

    1.3.0

  45. 最後def情商(arg0:AnyRef):布爾
    定義類
    AnyRef
  46. defeqNullSafe(其他:任何):

    平等為null值測試是安全的。

    平等為null值測試是安全的。

    1.3.0

  47. def等於(其他:任何):

    平等的測試。

    平等的測試。

    / / Scala:df。過濾器(df (“可樂”)= = = df (“colB”))/ / Java進口靜態org.apache.spark.sql.functions。*;df。過濾器(坳(“可樂”).equalTo(坳(“colB”)));

    1.3.0

  48. def=(:任何):布爾
    定義類
    →AnyRef→任何
  49. def解釋(擴展:布爾):單位

    將表達式打印到控製台用於調試目的。

    將表達式打印到控製台用於調試目的。

    1.3.0

  50. 瓦爾expr:表達式
  51. def完成():單位
    屬性
    保護(]
    定義類
    AnyRef
    注釋
    @throws (名為[java.lang.Throwable] classOf)
  52. def組的(其他:任何):

    大於或等於一個表達式。

    大於或等於一個表達式。

    / / Scala:以下選擇21人21歲或以上。人。選擇(people(“年齡”)> =21)Java: / /人。選擇(人。坳(“年齡”).geq (21))

    1.3.0

  53. 最後defgetClass():(_)
    定義類
    AnyRef→任何
    注釋
    @native ()
  54. defgetField(字段名:字符串):

    一個表達式中的一個字段的名字StructType

    一個表達式中的一個字段的名字StructType

    1.3.0

  55. defgetItem(關鍵:任何):

    一個表達式,得到一個項目的位置序數一個數組,或被鍵值關鍵在一個MapType

    一個表達式,得到一個項目的位置序數一個數組,或被鍵值關鍵在一個MapType

    1.3.0

  56. defgt(其他:任何):

    大於。

    大於。

    / / Scala:以下選擇21歲以上的人。人。選擇(people(“年齡”)>點燃(21))Java: / /進口靜態org.apache.spark.sql.functions。*;人。選擇(人。坳(“年齡”)gt (21));

    1.3.0

  57. defhashCode():Int
    定義類
    →AnyRef→任何
  58. def我喜歡(文字:字符串):

    SQL ILIKE表達式(不分大小寫)。

    SQL ILIKE表達式(不分大小寫)。

    3.3.0

  59. definitializeLogIfNecessary(isInterpreter:布爾,沉默:布爾):布爾
    屬性
    受保護的
    定義類
    日誌記錄
  60. definitializeLogIfNecessary(isInterpreter:布爾):單位
    屬性
    受保護的
    定義類
    日誌記錄
  61. defisInCollection(價值觀:Iterable(_)):

    一個布爾表達式計算為true如果這個表達式的值包含由所提供的集合。

    一個布爾表達式計算為true如果這個表達式的值包含由所提供的集合。

    注意:由於集合中的元素的類型推斷隻在運行時,將“up-casted”的元素比較的最常見的類型。如:1)對於“Int vs字符串”,“Int”將up-casted“字符串”和比較的樣子“字符串和字符串”。2)在“浮vs雙”,“浮動”將up-casted“替身”,比較會看起來像“雙vs雙”

    測試盒框

  62. defisInCollection(價值觀:Iterable(_)):

    一個布爾表達式計算為true如果這個表達式的值包含由所提供的集合。

    一個布爾表達式計算為true如果這個表達式的值包含由所提供的集合。

    注意:由於集合中的元素的類型推斷隻在運行時,將“up-casted”的元素比較的最常見的類型。如:1)對於“Int vs字符串”,“Int”將up-casted“字符串”和比較的樣子“字符串和字符串”。2)在“浮vs雙”,“浮動”將up-casted“替身”,比較會看起來像“雙vs雙”

    測試盒框

  63. 最後defisInstanceOf(T0]:布爾
    定義類
    任何
  64. defisNaN:

    如果當前表達式是南。

    如果當前表達式是南。

    1.5.0

  65. defisNotNull:

    是:如果當前表達式不是零。

    是:如果當前表達式不是零。

    1.3.0

  66. defisNull:

    如果當前表達式是null。

    如果當前表達式是null。

    1.3.0

  67. defisTraceEnabled():布爾
    屬性
    受保護的
    定義類
    日誌記錄
  68. def型號(列表:任何*):

    一個布爾表達式計算為true如果這個表達式的值包含評估值的參數。

    一個布爾表達式計算為true如果這個表達式的值包含評估值的參數。

    注意:由於在列表中元素的類型推斷隻有在運行時,這些元素將“up-casted”最常見的類型的比較。如:1)對於“Int vs字符串”,“Int”將up-casted“字符串”和比較的樣子“字符串和字符串”。2)在“浮vs雙”,“浮動”將up-casted“替身”,比較會看起來像“雙vs雙”

    注釋
    @varargs ()

    1.5.0

  69. defleq(其他:任何):

    小於或等於。

    小於或等於。

    / / Scala:以下選擇人21歲或未滿21歲。人。選擇(people(“年齡”)< =21)Java: / /人。選擇(人。坳(“年齡”).leq (21));

    1.3.0

  70. def就像(文字:字符串):

    SQL表達式。

    SQL表達式。返回一個布爾值基於SQL列匹配。

    1.3.0

  71. def日誌:日誌記錄器
    屬性
    受保護的
    定義類
    日誌記錄
  72. deflogDebug(味精:⇒字符串,throwable:Throwable):單位
    屬性
    受保護的
    定義類
    日誌記錄
  73. deflogDebug(味精:⇒字符串):單位
    屬性
    受保護的
    定義類
    日誌記錄
  74. deflogError(味精:⇒字符串,throwable:Throwable):單位
    屬性
    受保護的
    定義類
    日誌記錄
  75. deflogError(味精:⇒字符串):單位
    屬性
    受保護的
    定義類
    日誌記錄
  76. deflogInfo(味精:⇒字符串,throwable:Throwable):單位
    屬性
    受保護的
    定義類
    日誌記錄
  77. deflogInfo(味精:⇒字符串):單位
    屬性
    受保護的
    定義類
    日誌記錄
  78. deflogName:字符串
    屬性
    受保護的
    定義類
    日誌記錄
  79. deflogTrace(味精:⇒字符串,throwable:Throwable):單位
    屬性
    受保護的
    定義類
    日誌記錄
  80. deflogTrace(味精:⇒字符串):單位
    屬性
    受保護的
    定義類
    日誌記錄
  81. deflogWarning(味精:⇒字符串,throwable:Throwable):單位
    屬性
    受保護的
    定義類
    日誌記錄
  82. deflogWarning(味精:⇒字符串):單位
    屬性
    受保護的
    定義類
    日誌記錄
  83. deflt(其他:任何):

    不到。

    不到。

    / / Scala:以下選擇年輕的人比21。人。選擇(people(“年齡”)<21)Java: / /人。選擇(人。坳(“年齡”)中的(21));

    1.3.0

  84. def-(其他:任何):

    減法。

    減法。從這個表達式減去其他表達式。

    / / Scala:以下選擇人的身高和體重之間的區別。人。選擇(people(“高度”)- - -人(“重量”))Java: / /人。選擇(人。坳(“高度”).minus (people.col (“重量”)));

    1.3.0

  85. def國防部(其他:任何):

    模(或稱。

    模(又名餘數)表達式。

    1.3.0

  86. def(其他:任何):

    這個表達式,另一個表達式的乘法。

    這個表達式,另一個表達式的乘法。

    / / Scala:下麵增加一個人的身高,體重。人。選擇(people(“高度”)*人(“重量”))Java: / /人。選擇(人。坳(“高度”).multiply (people.col (“重量”)));

    1.3.0

  87. def的名字(別名:字符串):

    給列名稱(別名)。

    給列名稱(別名)。

    / /重命名可樂colB選擇輸出。df.select ($“可樂”. name (“colB”))

    如果當前列具有與之相關的元數據,這些元數據將被傳遞到新列。如果這不是理想的,可以使用API(別名:字符串,元數據:元數據)用顯式的元數據。

    2.0.0

  88. 最後def(arg0:AnyRef):布爾
    定義類
    AnyRef
  89. def不等號(其他:任何):

    不平等的測試。

    不平等的測試。

    / / Scala:df。選擇(df (“可樂”)! = = df (“colB”df))。選擇(!(df(“可樂”)= = = df (“colB”)))Java: / /進口靜態org.apache.spark.sql.functions。*;df。過濾器(坳(“可樂”).notEqual(坳(“colB”)));

    1.3.0

  90. 最後def通知():單位
    定義類
    AnyRef
    注釋
    @native ()
  91. 最後defnotifyAll():單位
    定義類
    AnyRef
    注釋
    @native ()
  92. deforgydF4y2Ba(其他:):

    布爾或。

    布爾或。

    / / Scala:以下選擇的人在學校或工作。人。過濾器(人(“優異”)| |人(“加上”))Java: / /人。過濾器(people.col (“優異”)或者(people.col (“加上”)));

    1.3.0

  93. def否則(值:任何):

    評估條件的列表並返回多個可能的結果表達式之一。

    評估條件的列表並返回多個可能的結果表達式之一。如果沒有定義的最後,否則返回空的無與倫比的條件。

    / /例如:性別字符串列成整數編碼。/ / Scala:people.select(當人(“性別”)= = =“男性”,0)當(人(“性別”)= = =“女性”,1).otherwise (2))Java: / /people.select(當(坳(“性別”).equalTo (“男性”),0)當(坳(“性別”).equalTo (“女性”),1).otherwise (2))

    1.4.0

  94. def():

    定義一個空分析條款。

    定義一個空分析條款。在這種情況下,應用解析函數,提出了結果集的所有行。

    df。選擇(金額(“價格”).over (), avg (“價格”).over ())

    2.0.0

  95. def(亮點:WindowSpec):

    定義一個窗口列。

    定義一個窗口列。

    瓦爾w = Window.partitionBy (“名稱”).orderBy (“id”df)。選擇(金額(“價格”).over (w.rangeBetween (Window.unboundedPreceding,2)),avg (“價格”).over (w.rowsBetween (Window.currentRow,4)))

    1.4.0

  96. def+(其他:任何):

    這個表達式和另一個表達式。

    這個表達式和另一個表達式。

    / / Scala:以下選擇的和一個人的身高和體重。人。選擇(people(“高度”)+ (“重量”))Java: / /人。選擇(人。坳(“高度”)的話語(people.col (“重量”)));

    1.3.0

  97. defrlike(文字:字符串):

    SQL RLIKE表達式(如與正則表達式)。

    SQL RLIKE表達式(如與正則表達式)。返回一個布爾值列基於正則表達式的匹配。

    1.3.0

  98. defstartsWith(文字:字符串):

    字符串開始與另一個字符串。

    字符串開始與另一個字符串。返回一個布爾列基於字符串匹配。

    1.3.0

  99. defstartsWith(其他:):

    字符串開始的。

    字符串開始的。返回一個布爾列基於字符串匹配。

    1.3.0

  100. def字符串的子串(startPos:Int,len:Int):

    返回一個字符串表達式。

    返回一個字符串表達式。

    startPos

    起始位置。

    len

    子字符串的長度。

    1.3.0

  101. def字符串的子串(startPos:,len:):

    返回一個字符串表達式。

    返回一個字符串表達式。

    startPos

    起始位置的表達式。

    len

    子串的長度的表達式。

    1.3.0

  102. 最後def同步(T0](arg0:⇒T0):T0
    定義類
    AnyRef
  103. deftoString():字符串
    定義類
    →AnyRef→任何
  104. defunary_ !:

    反演的布爾表達式。

    反演的布爾表達式,即不是。

    / / Scala:選擇行不活躍(isActive = = = false)df。過濾器(! df (“isActive”))Java: / /進口靜態org.apache.spark.sql.functions。*;df。過濾器(不是(df.col (“isActive”)));

    1.3.0

  105. defunary_ -:

    一元-。

    一元-,即否定表達。

    / / Scala:選擇列和否定所有的值。df。選擇(df (“數量”))Java: / /進口靜態org.apache.spark.sql.functions。*;df。選擇(否定(坳(“數量”));

    1.3.0

  106. 最後def等待():單位
    定義類
    AnyRef
    注釋
    @throws ()
  107. 最後def等待(arg0:,__arg1:Int):單位
    定義類
    AnyRef
    注釋
    @throws ()
  108. 最後def等待(arg0:):單位
    定義類
    AnyRef
    注釋
    @throws () @native ()
  109. def(條件:,值:任何):

    評估條件的列表並返回多個可能的結果表達式之一。

    評估條件的列表並返回多個可能的結果表達式之一。如果沒有定義的最後,否則返回空的無與倫比的條件。

    / /例如:性別字符串列成整數編碼。/ / Scala:people.select(當人(“性別”)= = =“男性”,0)當(人(“性別”)= = =“女性”,1).otherwise (2))Java: / /people.select(當(坳(“性別”).equalTo (“男性”),0)當(坳(“性別”).equalTo (“女性”),1).otherwise (2))

    1.4.0

  110. defwithField(字段名:字符串,上校:):

    一個表達式添加/替換字段StructType的名字。

    一個表達式添加/替換字段StructType的名字。

    瓦爾df = sql (“選擇named_struct (' a ', 1, ' b ', 2) struct_col”)df.select(美元)“struct_col”.withField (“c”點燃(3)))/ /結果:{“a”: 1、“b”: 2,“c”: 3}瓦爾df = sql (“選擇named_struct (' a ', 1, ' b ', 2) struct_col”)df.select(美元)“struct_col”.withField (“b”點燃(3)))/ /結果:{“a”: 1、“b”: 3}瓦爾df = sql (“選擇(NULL作為struct < int, b: int >) struct_col”)df.select(美元)“struct_col”.withField (“c”點燃(3)))/ /結果:零struct類型的< int, b: int, c: int >瓦爾df = sql (“選擇named_struct (' a ', 1, ' b ', 2 ' b ', 3) struct_col”)df.select(美元)“struct_col”.withField (“b”點燃(One hundred.)))/ /結果:{“a”: 1、“b”: 100年,“b”: 100}瓦爾df = sql (“選擇named_struct (a, named_struct (' a ', 1, ' b ', 2)) struct_col”)df.select(美元)“struct_col”.withField (“交流”點燃(3)))/ /結果:{" a ": {“a”: 1、“b”: 2,“c”: 3}}瓦爾df = sql (“選擇named_struct (a, named_struct (' b ', 1), a, named_struct (' c ', 2)) struct_col”)df.select(美元)“struct_col”.withField (“交流”點燃(3)))/ /結果:org.apache.spark.sql。AnalysisException:Ambiguous reference to fields

    這種方法支持添加/更換直接如嵌套的字段。

    瓦爾df = sql (“選擇named_struct (a, named_struct (' a ', 1, ' b ', 2)) struct_col”)df.select(美元)“struct_col”.withField (“交流”點燃(3).withField (“公元”點燃(4)))/ /結果:{" a ": {“a”: 1、“b”: 2,“c”: 3,“d”: 4}}

    然而,如果你想添加/替換多個嵌套的字段,它是更優的提取出添加/更換多個字段如前嵌套的結構體。

    瓦爾df = sql (“選擇named_struct (a, named_struct (' a ', 1, ' b ', 2)) struct_col”)df.select(美元)“struct_col”.withField (“一個”美元,“struct_col.a”.withField (“c”點燃(3).withField (“d”點燃(4))))/ /結果:{" a ": {“a”: 1、“b”: 2,“c”: 3,“d”: 4}}

    3.1.0

  111. def| |(其他:任何):

    布爾或。

    布爾或。

    / / Scala:以下選擇的人在學校或工作。人。過濾器(人(“優異”)| |人(“加上”))Java: / /人。過濾器(people.col (“優異”)或者(people.col (“加上”)));

    1.3.0

棄用價值成員

  1. def= = !(其他:任何):

    不平等的測試。

    不平等的測試。

    / / Scala:df。選擇(df (“可樂”)! = = df (“colB”df))。選擇(!(df(“可樂”)= = = df (“colB”)))Java: / /進口靜態org.apache.spark.sql.functions。*;df。過濾器(坳(“可樂”).notEqual(坳(“colB”)));
    注釋
    @deprecated
    棄用

    (因為2.0.0版本)! = =沒有相同的優先級= = = = !=而不是

    1.3.0

繼承自日誌記錄

繼承自AnyRef

繼承自任何

DataFrame功能

表達運營商

java特定表達式運營商

支持函數DataFrames

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