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2024-12-24 09:37:30 来源:{typename type="name"/} 分类:{typename type="name"/}

1.SPARK-38864 - Spark支持unpivot源码分析

pyspark 源码分析

SPARK-38864 - Spark支持unpivot源码分析

       unpivot是码分数据库系统中用于列转行的内置函数,如SQL SERVER,码分 Oracle等。以数据集tb1为例,码分每个数字代表某个人在某个学科的码分成绩。若要将此表扩展为三元组,码分可使用union实现。码分神庙逃亡网页源码但随列数增加,码分SQL语句变长。码分许多SQL引擎提供内置函数unpivot简化此过程。码分unpivot使用时需指定保留列、码分进行转行的码分列、新列名及值列名。码分

       SPARK从SPARK-版本开始支持DataSet的码分windou 编译比特币源码unpivot函数,逐步扩展至pyspark与SQL。码分在Dataset API中,码分ids为要保留的Column数组,Column类提供了从String构造Column的隐式转换,方便使用。利用此API,集中筹码峰指标源码可通过unpivot函数将数据集转换为所需的三元组。values表示转行列,variableColumnName为新列名,valueColumnName为值列名。

       Analyser阶段解析unpivot算子,将逻辑执行计划转化为物理执行计划。源码有几位数当用户开启hive catalog,SPARK SQL根据表名和metastore URL查找表元数据,转化为Hive相关逻辑执行计划。物理执行计划如BroadcastHashJoinExec,表示具体的执行策略。规则ResolveUnpivot将包含unpivot的我的世界代源码算子转换为Expand算子,在物理执行计划阶段执行。此转换由开发者自定义规则完成,通过遍历逻辑执行计划树,根据节点类型及状态进行不同处理。

       unpivot函数实现过程中,首先将原始数据集投影为包含ids、variableColumnName、valueColumnName的列,实现语义转换。随后,通过map函数处理values列,构建新的行数据,最终返回Expand算子。在物理执行计划阶段,Expand算子将数据转换为所需形式,实现unpivot功能。

       综上所述,SPARK内置函数unpivot的实现通过解析列参数,组装Expand算子完成,为用户提供简便的列转行功能。通过理解此过程,可深入掌握SPARK SQL的开发原理与内在机制。