sparksql中lit

在Spark SQL中，lit函数用于将字面量转换为列，例如：

from pyspark.sql.functions import lit

df = spark.createDataFrame([(1, 'John'), (2, 'Mike')], ['id', 'name'])
df.withColumn('age', lit(25)).show()

输出结果为：

+---+----+---+
| id|name|age|
+---+----+---+
|  1|John| 25|
|  2|Mike| 25|
+---+----+---+

相关问题

在sparkSQL中可以使用什么函数来查找指定列中最小的非空值

在Spark SQL中，可以使用`min()`函数来查找指定列中的最小值，但是`min()`函数会将null值视为最小值，因此不适用于查找最小的非空值。为了查找指定列中最小的非空值，我们可以使用`min()`函数与`coalesce()`函数结合使用。`coalesce()`函数可以接受多个参数，并返回第一个非空值，因此我们可以将`coalesce()`函数的参数设置为需要查找的列，然后将其传递给`min()`函数。例如，假设我们有一个名为`data`的DataFrame，其中包含一个名为`col1`的列，我们可以使用以下代码来查找`col1`列中最小的非空值：

import org.apache.spark.sql.functions.{min, coalesce}

val minNonNullValue = data.select(min(coalesce($"col1", lit(Double.MaxValue)))).first()(0).asInstanceOf[Double]

在这个例子中，我们首先使用`coalesce()`函数将`col1`列中的null值替换为Double.MaxValue，然后将其传递给`min()`函数来查找最小值。最后，我们使用`first()`函数来获取结果DataFrame中的第一行，并使用`(0)`来访问结果中的第一个列，并将其转换为Double类型。

sparksql中 一个非空值和 一个空值比较返回

在Apache Spark SQL中，当你尝试将一个非空值（NonNull Value）与一个空值（Null Value）进行比较时，结果取决于Spark SQL的数据类型以及具体的比较操作符。通常，如果一个是null，另一个是非null，那么这种比较会返回false，因为null不在非空值的范围内。

例如，如果你有一个整数类型的列（IntegerType），并试图用`=`比较一个非null的数值和null，Spark SQL会返回false。而对于字符串类型（StringType），空字符串（" "）会被视为null，所以非空字符串与null字符串的比较也可能返回false。

这里是一个基本的伪代码示例：

val nullableColumn = lit(null) // 空值
val nonNullableColumn = lit(42) // 非空值

// 使用 `===` 或 `.equalTo()` 对比两个值
val comparisonResult = nullableColumn === nonNullableColumn
println(comparisonResult) // 输出通常是 false 或者 False (取决于Spark SQL的默认显示风格)

// 类似的，对于字符串：
val strNullableColumn = lit("")
val strNonNullableColumn = lit("Hello")
val strComparisonResult = strNullableColumn === strNonNullableColumn
println(strComparisonResult) // 输出可能是 false 或者 'False'