spark sql substr函数

Spark SQL中的substr函数是用于截取字符串的函数。它的语法如下：

substr(str: Column, pos: Int, len: Int): Column

其中，str是要截取的字符串，pos是截取的起始位置，len是截取的长度。返回值是一个新的Column对象，表示截取后的字符串。

例如，假设有一个名为name的字符串列，我们想要截取其中的前三个字符，可以使用如下代码：

select substr(name, 1, 3) from table_name

这将返回一个新的列，其中包含name列中每个字符串的前三个字符。

相关问题

SPARK SQL正则表达式

SPARK SQL中可以使用正则表达式进行字符串处理。其中，可以使用translate函数将单词中的字符进行替换，比使用正则表达式更方便。例如，可以使用translate函数将单词中的L替换为1，E替换为3，T替换为7。示例代码如下：

from pyspark.sql.functions import translate

df.select(translate(col("Description"), "LEET", "1337"), col("Description")).show(5, False)

另外，还可以使用regexp_replace函数进行正则表达式的替换操作。例如，可以使用regexp_replace函数将Description列中的颜色名替换为字符"color"。示例代码如下：

from pyspark.sql.functions import regexp_replace, col

regex_string = "Black|WHITE|RED|GREEN|BLUE"
df.select(regexp_replace(col("Description"), regex_string, "color").alias("color_clean"), col("Description")).show(5, False)

此外，还有其他一些函数可以用于正则表达式的处理，如regexp_extract和REGEXP_SUBSTR函数。这些函数可以根据指定的正则表达式从字符串中提取匹配的内容。具体使用方法可以参考相关文档。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Spark之正则表达式与处理日期与时间类型](https://blog.csdn.net/weixin_48077303/article/details/117326950)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [SparkSQL HiveSQL 常用正则表达式](https://blog.csdn.net/ytp552200ytp/article/details/110533069)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

使用Spark SQL编程实现下面题目，并把结果保存在mysql中。 1. 统计各个月份共享单车使用的总数，并按照数目降序排序。

好的，下面是使用Spark SQL编程实现统计各个月份共享单车使用的总数，并将结果保存在MySQL中的代码：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("BikeSharing").getOrCreate()

# 读取train.csv文件并创建DataFrame对象
data = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("hdfs://localhost:9000/exam/学号/train.csv")

# 将datetime字段转换为月份，并将count字段转换为整型
data = data.withColumn("month", data["datetime"].substr(6, 2).cast("int")).withColumn("count", data["count"].cast("int"))

# 使用Spark SQL进行统计
data.createOrReplaceTempView("bike_sharing")
result = spark.sql("SELECT month, SUM(count) AS total_count FROM bike_sharing GROUP BY month ORDER BY total_count DESC")

# 将结果保存到MySQL中
result.write.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/database_name").option("dbtable", "table_name").option("user", "username").option("password", "password").save(mode="overwrite")

# 关闭SparkSession对象
spark.stop()

解释一下代码：

首先，我们创建了一个SparkSession对象。然后，使用`read()`方法读取train.csv文件，并创建DataFrame对象。

接下来，我们使用`withColumn()`方法将datetime字段转换为月份，并将count字段转换为整型。这里使用了Spark SQL的函数和表达式来进行转换。

然后，我们使用`createOrReplaceTempView()`方法将DataFrame对象注册为一个临时表，以便使用Spark SQL进行统计。在SQL语句中，我们使用`GROUP BY`和`ORDER BY`子句来对数据进行分组和排序。

最后，我们使用`write()`方法将结果保存到MySQL中。需要注意的是，我们需要将MySQL的URL、表名、用户名和密码等信息填写到代码中。在这里，我们假设MySQL的数据库名为`database_name`，表名为`table_name`，用户名为`username`，密码为`password`。如果您的信息不同，请相应地修改代码。

注意：在代码中，我们假设train.csv文件已经上传到了HDFS的`/exam/学号`目录中。如果您的文件上传路径不同，请相应地修改代码。