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Spark SQL数据类型
2016-02-24 15:58:07 更新
Spark SQL数据类型
-
数字类型
- ByteType:代表一个字节的整数。范围是-128到127
- ShortType:代表两个字节的整数。范围是-32768到32767
- IntegerType:代表4个字节的整数。范围是-2147483648到2147483647
- LongType:代表8个字节的整数。范围是-9223372036854775808到9223372036854775807
- FloatType:代表4字节的单精度浮点数
- DoubleType:代表8字节的双精度浮点数
- DecimalType:代表任意精度的10进制数据。通过内部的java.math.BigDecimal支持。BigDecimal由一个任意精度的整型非标度值和一个32位整数组成
- StringType:代表一个字符串值
- BinaryType:代表一个byte序列值
- BooleanType:代表boolean值
-
Datetime类型
- TimestampType:代表包含字段年,月,日,时,分,秒的值
-
DateType:代表包含字段年,月,日的值
-
复杂类型
- ArrayType(elementType, containsNull):代表由elementType类型元素组成的序列值。
containsNull
用来指明ArrayType
中的值是否有null值 - MapType(keyType, valueType, valueContainsNull):表示包括一组键 - 值对的值。通过keyType表示key数据的类型,通过valueType表示value数据的类型。
valueContainsNull
用来指明MapType
中的值是否有null值 -
StructType(fields):表示一个拥有
StructFields (fields)
序列结构的值 - StructField(name, dataType, nullable):代表
StructType
中的一个字段,字段的名字通过name
指定,dataType
指定field的数据类型,nullable
表示字段的值是否有null值。
Spark的所有数据类型都定义在包org.apache.spark.sql
中,你可以通过import org.apache.spark.sql._
访问它们。
数据类型 | Scala中的值类型 | 访问或者创建数据类型的API |
---|---|---|
ByteType | Byte | ByteType |
ShortType | Short | ShortType |
IntegerType | Int | IntegerType |
LongType | Long | LongType |
FloatType | Float | FloatType |
DoubleType | Double | DoubleType |
DecimalType | scala.math.BigDecimal | DecimalType |
StringType | String | StringType |
BinaryType | Array[Byte] | BinaryType |
BooleanType | Boolean | BooleanType |
TimestampType | java.sql.Timestamp | TimestampType |
DateType | java.sql.Date | DateType |
ArrayType | scala.collection.Seq | ArrayType(elementType, [containsNull]) 注意containsNull默认为true |
MapType | scala.collection.Map | MapType(keyType, valueType, [valueContainsNull]) 注意valueContainsNull默认为true |
StructType | org.apache.spark.sql.Row | StructType(fields) ,注意fields是一个StructField序列,相同名字的两个StructField不被允许 |
StructField | The value type in Scala of the data type of this field (For example, Int for a StructField with the data type IntegerType) | StructField(name, dataType, nullable) |