前端使用vue+element-ui，我们经常会使用table来展示从后台请求回来的数据，但是，如果被请求回来数据是Boolean类型的时候，在table的列上，就不能像普通的字符串数据一样，被展示出来...，这个时候，我们需要做的就是对布尔值数据进行格式的转化。...:show-overflow-tooltip="true"> 列“是否为主键”的后台返回值为布尔值‘true’或‘false’，我们要想让其在页面上展示...，就用:formatter="formatBoolean"属性，对该值进行格式转换，JS代码如下： /*布尔值格式化：cellValue为后台返回的值 */ formatBoolean...: function (row, column, cellValue) { var ret = '' //你想在页面展示的值 if (cellValue
注：由于Spark是基于scala语言实现，所以PySpark在变量和函数命名中也普遍采用驼峰命名法（首单词小写，后面单次首字母大写，例如someFunction），而非Python中的蛇形命名（各单词均小写...Column：DataFrame中每一列的数据抽象 types：定义了DataFrame中各列的数据类型，基本与SQL中的数据类型同步，一般用于DataFrame数据创建时指定表结构schema functions...1）创建DataFrame的方式主要有两大类： 从其他数据类型转换，包括RDD、嵌套list、pd.DataFrame等，主要是通过spark.createDataFrame()接口创建 从文件、数据库中读取创建...两种提取方式，但与select查看的最大区别在于select提取后得到的是仍然是一个DataFrame，而[]和.获得则是一个Column对象。...SQL中"*"提取所有列，以及对单列进行简单的运算和变换，具体应用场景可参考pd.DataFrame中赋值新列的用法，例如下述例子中首先通过"*"关键字提取现有的所有列，而后通过df.age+1构造了名字为
因此，如果从DataFrame中单独取一列，那么得到的将是一个Series（当然，也可以将该列提取为一个只有单列的DataFrame，但本文仍以提取单列得到Series为例）。...类似，只不过iloc中传入的为整数索引形式，且索引从0开始；仍与loc类似，此处传入单个索引整数，若传入多个索引组成的列表，则仍然提取得到一个DataFrame子集。...：Spark中的DataFrame每一列的类型为Column、行为Row，而Pandas中的DataFrame则无论是行还是列，都是一个Series；Spark中DataFrame有列名，但没有行索引，...在Spark中，提取特定列也支持多种实现，但与Pandas中明显不同的是，在Spark中无论是提取单列还是提取单列衍生另外一列，大多还是用于得到一个DataFrame，而不仅仅是得到该列的Column类型...DataFrame子集，常用的方法有4种；而Spark中提取特定一列，虽然也可得到单列的Column对象，但更多的还是应用select或selectExpr将1个或多个Column对象封装成一个DataFrame
新列的类型 nullable : 新列是否可为null，可为空，当前Hudi中并未使用 comment : 新列的注释，可为空 col_position : 列添加的位置，值可为FIRST或者AFTER...将嵌套字段的数据类型从 int 提升为 long Yes Yes 对于复杂类型（map或array的值），将数据类型从 int 提升为 long Yes Yes 在最后的根级别添加一个新的不可为空的列...作为一种解决方法，您可以使该字段为空 向内部结构添加一个新的不可为空的列（最后） No No 将嵌套字段的数据类型从 long 更改为 int No No 将复杂类型的数据类型从 long 更改为...int（映射或数组的值） No No 让我们通过一个示例来演示 Hudi 中的模式演进支持。...在下面的示例中，我们将添加一个新的字符串字段并将字段的数据类型从 int 更改为 long。
图1 在下图2所示的工作簿GetData.xlsm中，根据列C中的数据，在上图1的工作簿Data.xlsx的列E中查找是否存在相应数据的单元格。 ?...图2 然后，将Data.xlsx中对应行的列I至列K单元格中的数据复制到GetData.xlsm相应的单元格中，如下图3所示。 ?...图3 在工作簿GetData.xlsm中，输入代码： Sub CopyData() '关闭屏幕刷新 Application.ScreenUpdating = False '声明变量...中 If ActiveCell.Column 3 Then MsgBox ("请选择列C中的单元格或单元格区域.")...Exit Sub Else '遍历所选的单元格 For Each rng In Selection '在数据工作表中查找相应的值所在的单元格
从 0.11.0 版本开始，已添加 Spark SQL（Spark 3.1.x、3.2.1 及更高版本）对 Schema 演化的 DDL 支持并处于试验阶段。 1....） 为根级别的字段改变数据类型从 int到long 是（全） 将嵌套字段数据类型从int到long 是（全） 将复杂类型（映射或数组的值）数据类型从int到long 是（全） 0.11<* 相比之前版本新增...ID 值 +1 • 改列名 ：直接更改 InternalSchema 中列对应的字段的名称、属性、类型ID • 删除列：删除 InternalSchema 中列对应的字段 4.2 记录完整schema变更...，文件原有列跳过 改列名 否 按列名查询不到old_field值，能查询到new_field的值 由于hive的查询依据的是hive metastore中的唯一版本的元数据，数据修改列后还需要同步到hive...• 现有表的schema变更提取：4.4中的建议忽略了未打开该功能前的现存表的历史变更（忽略后问题不大）
ExtractGenerator Resolution fixedPoint 从Project操作符的Project列表中提取Generator，并在Project下创建Generate操作符。...从SELECT子句（即从Project）重新定位到Generate子句中。输出Attribute的名称是从封装Generator的Alias或MultiAlias表达式中提取的。...ResolveOutputRelation Resolution fixedPoint 从逻辑计划中的数据解析输出表的列。...我们显式地给出属性，以便处理输入值的数据类型与编码器的内部模式不同的情况，这可能会导致数据丢失。...例如，如果实际数据类型为Decimal（30，0），编码器不应将输入值转换为Decimal（38，18）。然后，解析的编码器将用于将internal row反序列化为Scala值。
举个例子，假设有一个DataFrame df，它包含10亿行，带有一个布尔值is_sold列，想要过滤带有sold产品的行。...如果工作流从 Hive 加载 DataFrame 并将生成的 DataFrame 保存为 Hive 表，在整个查询执行过程中，所有数据操作都在 Java Spark 工作线程中以分布式方式执行，这使得...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...42 的键 x 添加到 maps 列中的字典中。...如果的 UDF 删除列或添加具有复杂数据类型的其他列，则必须相应地更改 cols_out。
关系型数据的列式存储，可以将每一列的值直接排列下来，不用引入其他的概念，也不会丢失数据。关系型数据的列式存储比较好理解，而嵌套类型数据的列存储则会遇到一些麻烦。...如图 1 所示，我们把嵌套数据类型的一行叫做一个记录（record)，嵌套数据类型的特点是一个 record 中的 column 除了可以是 Int, Long, String 这样的原语（primitive...这四个 column 都是 string 类型。这个时候 Parquet 就需要把内存中的 AddressBook 对象映射到四个 string 类型的 column 中。...Striping/Assembly 算法 对于嵌套数据类型，我们除了存储数据的 value 之外还需要两个变量 Repetition Level(R), Definition Level(D) 才能存储其完整的信息用于序列化和反序列化嵌套数据类型...Spark 已经将 Parquet 设为默认的文件存储格式，Cloudera 投入了很多工程师到 Impala+Parquet 相关开发中，Hive/Pig 都原生支持 Parquet。
典型系统有关系型数据库、key-value数据库 OLAP：列式存储格式（列存） 每列的数据在文件上式连续存储的，读取整列的效率较高，同列的数据类型一致，压缩编码的效率更好。...业务场景决定了技术实现，行存适用于OLTP，列存适用于OLAP Parquet Parquet是大数据分析领域使用最广的列存格式；Spark推荐存储格式 Dremel数据模型 Protocol Buffer...Meta） 编码Encoding Plain直接存储原始数据 Run Length Encoding(RLE)适用于列基数不大，重复值较多的场景，例如：枚举、Boolean、固定的选项等。...向量化读是主流大数据分析引擎的标准实践，可以极大的提高查询性能 spark以batch的方式从parquet读取数据，下推的逻辑也会适配batch的方式 ORC详解 ORC 是大数据分析领域使用最广的列存格式之一...数仓中的列存 clickhouse的mergeTree引擎也是基于列存构建的 默认情况下列按照column拆分 支持更加丰富的索引 湖仓一体的大趋势 存储侧下推 更多的下推工作下沉到存储服务侧 越接近数据
value|// +------------+// |Name: Justin|// +------------+ 分区发现 分区表时很多系统支持的，比如hive，对于一个分区表，往往是采用表中的某一或多个列去作为分区的依据...nullable = true)|-- gender: string (nullable = true)|-- country: string (nullable = true) 细细分析一下你也会发现分区列的数据类型也是自动推断的...如果分区列的类型推断这个参数设置为了false，那么分区列的类型会被认为是string。 从spark 1.6开始，分区发现默认情况只会发现给定路径下的分区。...该行为是通过参数spark.sql.hive.convertMetastoreParquet空值，默认是true。...spark.sql.parquet.binaryAsString 默认值是false。
在 partitioned table （分区表）中, 数据通常存储在不同的目录中, partitioning column values encoded （分区列值编码）在每个 partition directory...createTableColumnTypes 使用数据库列数据类型而不是默认值，创建表时。...从 1.6.1 开始，在 sparkR 中 withColumn 方法支持添加一个新列或更换 DataFrame 同名的现有列。...它可以通过设置 spark.sql.parquet.mergeSchema 到 true 以重新启用。 字符串在 Python 列的 columns（列）现在支持使用点（.）来限定列或访问嵌套值。...但是，这意味着如果你的列名中包含任何圆点，你现在必须避免使用反引号（如 table.column.with.dots.nested）。 在内存中的列存储分区修剪默认是开启的。
SQL 一种使用 Spark SQL 的方式是使用 SQL。Spark SQL 也支持从 Hive 中读取数据，如何配置将会在下文中介绍。..._ Spark 2.0中的 SparkSession对于 Hive 的各个特性提供了内置支持，包括使用 HiveQL 编写查询语句，使用 Hive UDFs 以及从 Hive 表中读取数据。...由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效的压缩编码进一步节省存储空间 只读取需要的列，支持向量运算，能够获取更好的扫描性能 Spark SQL 支持读写 Parquet 格式数据。...当将 path/to/table 传给 SparkSession.read.parquet 或 SparkSession.read.load 时，Spark SQL 会自动从路径中提取分区信息，返回的...SQL 也支持从 Hive 中读取数据以及保存数据到 Hive 中。
value|// +------------+// |Name: Justin|// +------------+ 2 分区发现 分区表时很多系统支持的，比如hive，对于一个分区表，往往是采用表中的某一或多个列去作为分区的依据...nullable = true)|-- gender: string (nullable = true)|-- country: string (nullable = true) 细细分析一下你也会发现分区列的数据类型也是自动推断的...如果分区列的类型推断这个参数设置为了false，那么分区列的类型会被认为是string。 从spark 1.6开始，分区发现默认情况只会发现给定路径下的分区。...该行为是通过参数spark.sql.hive.convertMetastoreParquet空值，默认是true。...spark.sql.parquet.binaryAsString 默认值是false。
显然这种内存存储方式对于基于内存计算的spark来说，很昂贵也负担不起） 2、SparkSql的存储方式 对于内存列存储来说，将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储，将Hive支持的复杂数据类型...4）从数据的压缩以及更性能的读取来对比 ? ?...2）很多列式数据库还支持列族（column group，Bigtable系统中称为locality group），即将多个经常一起访问的数据列的各个值存放在一起。...如果读取的数据列属于相同的列族，列式数据库可以从相同的地方一次性读取多个数据列的值，避免了多个数据列的合并。列族是一种行列混合存储模式，这种模式能够同时满足OLTP和OLAP的查询需求。 ...比如，性别列只有两个值，“男”和“女”，可以对这一列建立位图索引： 如下图所示 “男”对应的位图为100101，表示第1、4、6行值为“男” “女”对应的位图为011010，表示第
从设计的角度来说，因为填充的方法自然不可能只能对一列填充，所以这里表示可以填充多列，也就因此需要传入Array格式。 因此在这种情况下，我们可以先计算出这一行的平均值meanResult，再填入。...Request 4: 对某一列中空值的部分填成这一列已有数据的众数。 按照“频率趋近于概率”的统计学思想，对缺失值填充为众数，也是一个非常常见的操作，因为众数是一类数据中，出现的频率最高的数据。...Pandas中也具有这样的算子操作，感兴趣的可以看这一篇 https://zhuanlan.zhihu.com/p/83789325 那么提取出这个众数，其实就是相当于提取这个SQL查询出来的表中，第一行对应...比方说这里我只填了一个col(x)，所以表示新的列就是x（x是一个字符串）这一列的复制。 Note 6: Column也是Spark内的一个独有的对象，简单来说就是一个“列”对象。...Note 8: 需要注明参数的数据类型的原因就是它依然是一个函数，你见过哪一个函数的参数数据类型是任意的呢？ 那么接下来，我们传入了一个包装了两层udf的Column对象。
显然这种内存存储方式对于基于内存计算的spark来说，很昂贵也负担不起） 2、SparkSql的存储方式 对于内存列存储来说，将所有原生数据类型的列采用原生数组来存储，将Hive支持的复杂数据类型（如array...3、行存储VS列存储 目前大数据存储有两种方案可供选择：行存储（Row-Based）和列存储（Column-Based）。...2）很多列式数据库还支持列族（column group，Bigtable系统中称为locality group），即将多个经常一起访问的数据列的各个值存放在一起。...如果读取的数据列属于相同的列族，列式数据库可以从相同的地方一次性读取多个数据列的值，避免了多个数据列的合并。列族是一种行列混合存储模式，这种模式能够同时满足OLTP和OLAP的查询需求。...比如，性别列只有两个值，“男”和“女”，可以对这一列建立位图索引： 如下图所示 “男”对应的位图为100101，表示第1、4、6行值为“男” “女”对应的位图为011010，表示第2、3、5行值为
其中column_stats分区纪录了源表中各个分区内所有文件的统计信息，主要是每个文件中各个列的最大值，最小值，纪录数据，空值数量等。...需要注意bloom_filter信息不仅仅存储在metadata表中（存在该表中是为了读取加速，减少从各个base文件中提取bloomfilter的IO开销）。...BloomIndex通过column_stat_idx和bloom_filter_idx进行数据打标过滤：首先通过column_stat_idx（可以从metadata表中获取，也可从parquet footer...图5. 2 column stats index storage format 由于HFile的前缀搜索速度很快，因此上述布局（一个列的统计信息在相邻的data block中）可以快速拿到一个列在各个文件中的统计信息...table中的column_stats index来实现上述引擎的data skipping，当前有两种可能的实现：基于列域（column domain， 域是一个列可能包含值的一个集合）的实现和基于
用户可以选择键-值、宽列和关系、或提供自己的对象模型。 JSON，XML和其他模型也可以通过例如Nifi、Hive进行转换和存储，或者以键-值对形式原生存储，并使用例如Hive进行查询。...但不必在创建表时定义列，而是根据需要创建列，从而可以进行灵活的schema演变。 列中的数据类型是灵活的并且是用户自定义的。...可以使用快照导出数据，也可以从正在运行的系统导出数据，也可以通过离线直接复制基础文件（HDFS上的HFiles）来导出数据。 Spark集成 Cloudera的OpDB支持Spark。...可以将Spark Worker节点共置于群集中，以实现数据局部性。还支持对OpDB的读写。 对于每个表，必须提供目录。该目录包括行键，具有数据类型和预定义列系列的列，并且它定义了列与表模式之间的映射。...您可以从CDP中的Operational Database 从该系列的开头开始。
Spark源码从1.x的40w行发展到现在的超过100w行，有1400多位大牛贡献了代码。整个Spark框架源码是一个巨大的工程。...Analyzer会再次遍历整个语法树，对树上的每个节点进行数据类型绑定及函数绑定，比如people词素会根据元数据表信息解析为包含age、id以及name三列的表，people.age会被解析为数据类型的...int的变量，sum被解析为特定的聚合函数。...下面介绍三种常见的规则：谓词下推(Predicate Pushdown) 、常量累加(Constant Folding) 、列值裁剪(Column Pruning) 。...列值裁剪(Column Pruning) 列值裁剪是当用到一个表时，不需要扫描它的所有列值，而是扫描只需要的id，不需要的裁剪掉。
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