spark中otherwise介绍

在Spark中，`otherwise`是Spark SQL中的一个函数，用于选择多个条件中的默认值。它通常与`when`和`otherwise`一起使用，构成一个条件表达式。`when`函数根据给定的条件进行判断，如果条件成立，则返回指定的值，否则继续判断下一个条件。如果所有条件都不成立，那么`otherwise`函数指定的默认值会被返回。

以下是一个使用`when`和`otherwise`的示例：

import org.apache.spark.sql.functions._

val df = spark
  .range(1, 10)
  .select(col("id"), when(col("id") % 2 === 0, "Even").otherwise("Odd").as("type"))

df.show()

这个示例创建了一个DataFrame，其中包含了一列'id'。使用`when`函数，我们根据'id'的奇偶性判断并给出相应的类型。如果'id'是偶数，则返回"Even"，否则返回"Odd"。最后，使用`otherwise`指定了当所有条件都不满足时的默认值。

运行上述代码后，输出的DataFrame将包含两列："id"和"type"。根据"id"的值，"type"列将显示相应的类型："Even"或"Odd"。

总而言之，`otherwise`函数在Spark中用于选择多个条件中的默认值，并与`when`函数一起使用来构建条件表达式。

相关问题

spark when算子

Spark SQL中的`when`算子是一个条件表达式，它允许我们在查询结果集中应用特定的条件并返回相应的值。这个算子类似于SQL的CASE WHEN语句，但在Spark DataFrame API中更为简洁易用。`when`通常与`otherwise`一起使用，其基本语法如下：

when(condition, value) [when(condition, value) ...] otherwise default_value

例如，假设我们有一个DataFrame，我们想对某个列根据条件设置不同的值：

from pyspark.sql import functions as F

df = df.withColumn('new_column', F.when(df['old_column'] > 0, 'positive').when(df['old_column'] < 0, 'negative').otherwise('zero'))

这里，如果`old_column`大于0，则`new_column`将为'positive'；如果小于0，则为'negative'；其他情况（等于0或不在上述两个条件下）则为'default_value'（在这个例子中默认为'zero'）。

spark 3.5 spark-SQL 插入timestamp 类型数据

Spark SQL 是Apache Spark提供的SQL处理库，它允许用户通过SQL查询结构化数据。当你需要插入 timestamp 类型的数据到Spark DataFrame或者Table中时，可以按照以下步骤操作：

1. 首先，创建一个timestamp对象，可以使用Java的 `java.sql.Timestamp` 或者 Spark SQL支持的特定日期时间函数，如 `to_timestamp` 或 `from_unixtime` 来构造。

import org.apache.spark.sql.types.TimestampType;
import java.sql.Timestamp;

// Java 8 中的时间日期 API
Timestamp timestamp = Timestamp.ofInstant(Instant.now(), ZoneId.systemDefault());

2. 将该timestamp对象转换成字符串，因为DataFrame列通常接受字符串输入。Spark SQL支持多种日期时间格式，例如`YYYY-MM-DD HH:mm:ss.SSS`，你可以选择合适的格式。

String formattedTimestamp = timestamp.toString();

3. 使用 `when` 和 `otherwise` 函数（如果使用Spark SQL DataFrame API），或者是 `lit` 函数（直接插入常量）将字符串插入到相应的列中：

import org.apache.spark.sql.functions._
val df = Seq((formattedTimestamp, "some other data")).toDF("ts_column", "another_column");
df.createOrReplaceTempView("my_table"); // 如果是DataFrame，则转化为视图

// Scala 示例
val dfWithTimestamp = spark.sql(
  "INSERT INTO TABLE my_table SELECT ts_column, another_column WHEN col_name IS NULL ELSE (lit(ts_column))"
).select($"col_name".cast(TimestampType) as "ts_column", $"another_column")

4. 如果是在Scala DataFrame上操作，确保对目标列进行了适当的类型转换，比如 `cast` 或 `as`。

注意：在实际应用中，你需要根据具体的表结构和个人需求调整上述代码，并确保数据库连接设置正确，以便于插入数据。