大数据计算MaxCompute正常spark那些他应该变成：123::456才对吗?

在MaxCompute中，如果你想让Spark的行为更接近Hive，你可以设置odps.sql.hive.compatible为TRUE。然后，你可以使用CONCAT_WS函数来连接字符串，其中null值将被忽略。

你的查询应该修改为：

SET odps.sql.hive.compatible=TRUE;
SELECT CONCAT_WS(':', '123', NULL, '456') AS test;

这将返回一个结果，其中包含三个字段的值，即'123:NULL:456'。注意，NULL值被忽略了，而不是被视为空白。

spark-sql> select concat_ws(':','avg',null,'34');
avg:34
Time taken: 0.101 seconds, Fetched 1 row(s)

这个函数会忽略参数为null的值，但不会忽略空字符串。 ，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”

在MaxCompute中，数据类型是按照列存储的，而不是按照行存储的。因此，如果您想将一个字符串类型的值转换为数字类型，需要使用相应的转换函数。例如，如果您想将字符串"123::456"转换为数字类型，可以使用如下代码：

from pyspark.sql import SparkSession

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

# 读取数据
data = spark.read.text("path/to/your/data")

# 定义转换函数
def convert_string_to_number(value):
    return int(value.split(':')[1])

# 应用转换函数并显示结果
result = data.selectExpr("convert_string_to_number(value) as number").show()

在这个例子中，我们首先创建了一个SparkSession对象，然后使用read.text方法读取了文本文件中的数据。接下来，我们定义了一个名为convert_string_to_number的转换函数，该函数接受一个字符串参数并将其转换为数字类型。最后，我们使用selectExpr方法应用了转换函数，并将结果打印出来。