spark sql 自动生成时间戳字段的建表语句

以下是使用Spark SQL创建带有自动生成时间戳字段的表的示例：

CREATE TABLE my_table (
  id INT,
  name STRING,
  created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
)

在上面的示例中，我们创建了一个名为`my_table`的表，其中包含`id`和`name`两个字段以及一个名为`created_at`的时间戳字段。`created_at`字段使用`DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP`来定义默认值为当前时间戳。

当我们向`my_table`表中插入新行时，Spark SQL将自动为`created_at`字段生成时间戳值。例如：

INSERT INTO my_table (id, name) VALUES (1, 'Alice');

在上面的示例中，我们插入了一行数据，其中`id`为1，`name`为`Alice`，并且`created_at`字段将自动设置为当前时间戳。

相关问题

11.使用Spark SQL统计出每一个省份广告被点击次数的 TOP3，并简要说明原理。 数据在access.log文件中，数据结构：时间戳，省份，城市，用户，广告 字段使用空格分割。 样本如下： 1516609143867 6 7 64 16 1516609143869 9 4 75 18 1516609143869 1 7 87 12

可以通过使用Spark SQL的方式来统计每一个省份广告被点击次数的 TOP3，具体实现步骤如下：

1. 首先读取access.log文件，将每一行数据转化为DataFrame。

val accessDF = spark.read.textFile("access.log")
  .map(line => {
    val fields = line.split(" ")
    (fields(1), fields(4))
  }).toDF("province", "ad")

2. 将DataFrame注册为临时表，然后使用SQL语句进行统计操作。

accessDF.createOrReplaceTempView("access")
val result = spark.sql(
  "SELECT province, ad, count(*) AS cnt FROM access GROUP BY province, ad"
)

3. 对每一个省份的广告点击次数进行排序，取TOP3。

import org.apache.spark.sql.functions._
val windowSpec = Window.partitionBy("province").orderBy(desc("cnt"))
val top3 = result.withColumn("rn", row_number().over(windowSpec))
  .where($"rn" <= 3)

最后，将统计结果输出到文件或其他外部系统中即可。原理是通过Spark SQL将原始数据转化为DataFrame，然后使用SQL语句进行分组统计，最后使用窗口函数对每一个省份的广告点击次数进行排序，取TOP3。

对于Spark SQL，常用的数据类型有（）和（）。

在Spark SQL中，常用的数据类型包括以下两类：

1. 基本数据类型：包括整型、浮点型、布尔型、字符串型等。常用的基本数据类型包括：

- INT、INTEGER：整型
- BIGINT：长整型
- FLOAT：单精度浮点型
- DOUBLE：双精度浮点型
- BOOLEAN：布尔型
- STRING：字符串型
- DATE：日期型，格式为'YYYY-MM-DD'
- TIMESTAMP：时间戳型，格式为'YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSSSSS'
- DECIMAL(precision, scale)：高精度十进制数，其中precision表示总位数，scale表示小数位数

2. 复合数据类型：包括数组、结构体等。常用的复合数据类型包括：

- ARRAY<data_type>：数组类型，其中data_type表示数组元素的数据类型
- STRUCT<field_name: data_type, ...>：结构体类型，其中field_name表示字段名，data_type表示字段的数据类型

例如，定义一个包含整型、字符串型和数组类型字段的表，可以使用以下语句：

CREATE TABLE example_table (
  id INT,
  name STRING,
  scores ARRAY<INT>
)

需要注意的是，不同的SQL实现可能支持的数据类型不完全相同，以上列举的数据类型仅供参考。