spark sql 创建表时候 如何给字段设置空值

在Apache Spark SQL中，创建表时为字段设置空值（NULL）可以通过使用`NULL`关键字或者在列定义时指定数据类型时允许NULL值来实现。这里是一个基本的例子：

CREATE TABLE my_table (
    column1 STRING DEFAULT NULL,
    column2 INT,
    column3 TIMESTAMP(3) NULL
)

- `STRING DEFAULT NULL`：这表示`column1`默认允许NULL值。
- `column2 INT`：INT类型的`column2`没有特别指定，通常默认不允许NULL，除非在创建时显式指定`column2 INT NULL`。
- `column3 TIMESTAMP(3) NULL`：`TIMESTAMP(3)`类型并且允许NULL。

如果你希望所有列都允许NULL值，可以在创建表时添加`USING DELIMITERS ','`后跟`'*'`：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_table (
    * STRING
) USING DELIMITED
LINES TERMINATED BY '\n'
FIELDS TERMINATED BY ','
ESCAPE '\'
NULL ''

在这里，`NULL ''`表示所有字段都允许NULL值。

相关问题

spark-sql 对空值处理

Spark SQL 在处理空值时可以使用以下函数：

1. `coalesce`: 如果参数中有非空值，则返回第一个非空值，否则返回 `null`。

2. `nvl` 和 `nvl2`: 如果第一个参数为 `null`，则返回第二个参数，否则返回第一个参数。`nvl2` 还有第三个参数，表示如果第一个参数不为 `null`，则返回第二个参数，否则返回第三个参数。

3. `ifnull` 和 `nullif`: `ifnull` 接收两个参数，如果第一个参数不为 `null`，则返回第一个参数，否则返回第二个参数。`nullif` 接收两个参数，如果两个参数相等，则返回 `null`，否则返回第一个参数。

4. `when` 和 `otherwise`: `when` 可以根据条件返回不同的值，`otherwise` 表示默认情况下的返回值。

5. `drop` 和 `fillna`: `drop` 可以删除包含 `null` 值的行或列，`fillna` 可以用指定的值或策略填充 `null` 值。

例如，使用 `coalesce` 函数处理空值：

SELECT coalesce(name, 'Unknown') FROM people;

如果 `name` 字段有值，则返回该值，否则返回 `'Unknown'`。

spark udaf函数的入参字段存在空值导致空指针异常如何解决？

在 Spark 中处理 UDAF 函数的输入数据时，确保输入字段不为空是很重要的。如果输入数据中包含空值，可以在 UDAF 函数中进行处理。具体来说，有以下几种方法可以解决这个问题：

1. 使用 Spark 的 coalesce 函数将空值替换为默认值。例如，将空值替换为 0。

2. 使用 ifnull 函数将空值替换为默认值。例如，如果输入字段为空，则将其替换为默认值。

3. 在 UDAF 函数中添加 null 判断语句。例如，如果输入字段为空，则返回默认值。

以下是一个示例 UDAF 函数，用于计算输入值的平均值。该函数使用了 coalesce 函数来处理输入字段中的空值：

import org.apache.spark.sql.expressions._
import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.aggregate._

class AvgUDAF extends UserDefinedAggregateFunction {
  override def inputSchema: StructType = new StructType().add("value", DoubleType)
  override def bufferSchema: StructType = new StructType().add("sum", DoubleType).add("count", LongType)
  override def dataType: DataType = DoubleType
  override def deterministic: Boolean = true

  override def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {
    buffer(0) = 0.0
    buffer(1) = 0L
  }

  override def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {
    val value = if (input.isNullAt(0)) 0.0 else input.getDouble(0)
    buffer(0) = buffer.getDouble(0) + value
    buffer(1) = buffer.getLong(1) + 1
  }

  override def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = {
    buffer1(0) = buffer1.getDouble(0) + buffer2.getDouble(0)
    buffer1(1) = buffer1.getLong(1) + buffer2.getLong(1)
  }

  override def evaluate(buffer: Row): Any = {
    val sum = buffer.getDouble(0)
    val count = buffer.getLong(1)
    if (count == 0) null else sum / count
  }
}

在 update 函数中，使用 if (input.isNullAt(0)) 0.0 else input.getDouble(0) 来处理输入字段中的空值。这样可以确保输入字段不为空，并且避免空指针异常。