import java.util.stream.Collectors; @Slf4j public class ListUtils { /** * lambda表达式对两个...List进行循环,根据符合条件,进行相关的赋值操作并返回这个对象集合 * @param sourceList 待设置源列表 * @param srcEqualProp 源对象条件判断属性名...nonNull).collect(Collectors.toList()); return resultList; } // 通过属性获取传入对象的指定属性的值...propName); // 对象的属性的访问权限设置为可访问 field.setAccessible(true); // 获取属性的对应的值...Exception e) { return null; } return value; } // 通过属性设置传入对象的指定属性的值
收集器的使用 2.1 归约 流由一个个元素组成，归约就是将一个个元素“折叠”成一个值，如求和、求最值、求平均值都是归约操作。...2.1.7 一般性的归约操作 若你需要自定义一个归约操作，那么需要使用Collectors.reducing函数，该函数接收三个参数： 第一个参数为归约的初始值 第二个参数为归约操作进行的字段 第三个参数为归约操作的过程...我们需要累加，因此初始值为0 第二个参数表示需要进行归约操作的字段。这里我们对Person对象的age字段进行累加。 第三个参数表示归约的过程。...然而当我们使用groupingBy进行分组时，若一个组为空，则该组将不会被添加到Map中，从而Map中的所有值都不会是一个空集合。...我们可以使用collectingAndThen函数包裹maxBy、minBy，从而将maxBy、minBy返回的Optional对象进行转换。 例：将所有人按性别划分，并计算每组最大的年龄。
：一个分组器，使用提供的字段对集合元素进行分组，返回一个Map /** * groupBy方法1，groupingBy(Function) * * 要求：先按city...，按提供的字段进行分组。...一个收集器，下面举例了3种用途 /** * groupBy方法2，groupingBy(Function,Collector) * * 要求：先按city分组 ，再对组里面的成员，统计总销售额...，一个最终类型的生产者，一个收集器 下面的示例：先按城市分组，然后收集每个城市的姓氏集，然后放入一个TreeMap，得到最终结果。...（按城市名称排了序 /** * 3个参数的方法：groupingBy(Function,Supplier,Collector) * 要求：要计算每个城市中人的姓氏集，并对城市名称进行排序 *
最初通过在Flink程序中添加源来创建集合，并通过使用诸如map，filter等API方法对它们进行转换来从这些集合中派生新集合。...5.1 定义元组的键 源码 即 ：按给定的键位置（对于元组/数组类型）对DataStream的元素进行分组，以与分组运算符（如分组缩减或分组聚合）一起使用。...最简单的情况是在元组的一个或多个字段上对元组进行分组： val input: DataStream[(Int, String, Long)] = // [...] val keyed = input.keyBy...使用序列化框架Kryo对常规类型进行反序列化。 7.5 Values 值类型手动描述其序列化和反序列化。...这些值类型充当基本数据类型的可变变体：它们的值可以被更改，允许程序员重用对象并从垃圾收集器中消除压力。
如果嵌套RollUp使用，用于内部小计及小计汇总。RollUp(RollupGroup(分组字段)) 嵌套的时候根据选择字段来计算。如果和RollUp一致则效果一致，如果范围不一样则效果不一样。...解释： 根据2个字段，姓名和学校进行的汇总，然后再对2个字段的小计进行汇总。...返回 表——需要显示的列及汇总依据列及值生成的表。 C. 注意事项 如果和ROLLUPISSUBTOTAL和ISSUBTOTAL函数一起使用，参数要一致 D. 作用 重新添加包含空度量值的行 E....解释： 如果单纯通过SummarizeColumns函数进行分组的话，如果计算值为0的话，分组的内容会缺失，但是通过AddMissingItems函数可以进行恢复。...返回 不返回值，仅标记是否小计 C. 注意事项 只在ADDMISSINGITEMS内使用。 D. 作用 将汇总组合添加的列配对，返回一个逻辑值。 E. 案例 ?
1),Map 取出一个元素转换为另一个元素。 data.map { x => x.toInt } 2),FlatMap 取出一个元素并产生零个，一个或多个元素。...如果没有指定链接方式，系统将尝试对输入大小进行评估，并根据这些评估选择最佳策略。...对一个或多个字段中的每个输入进行分组，然后加入组。每对组调用转换函数。...,MinBy / MaxBy 从一个或多个字段的值为最小值（最大值）的一组元组中选择一个元组。...，即函数使用的所有字段来计算其结果。
3.jpg 这段代码的意思是从tdw 表中读取对应分区的数据，select出表格中对应的字段（这里面的字段名字就是表格字段名字，需要用双引号）toDF将筛选出来的字段转换成DataFrame，在进行groupBy...操作，这里的groupBy操作跟TDW hive操作是一样的意思，对指定字段进行分组操作，count函数用来计数计数，这里得到的DataFrame最后有一个”count”命名的字段保存每个分组的个数（这里特别需要注意函数的返回类型...集合的行数 4、 describe(cols: String*) 返回一个通过数学计算的类表值(count, mean, stddev, min, and max)，这个可以传多个参数，中间用逗号分隔，...")).show(); df.groupBy("age").avg().show();都可以 这里如果要把groupBy之后的结果转换成一个Dataframe需要另一个函数转换一下，比如 count...8.jpg 另外一个where函数，类似，看图不赘述； 指定行或者多行进行排序排序 9.jpg Sort和orderBY都可以达到排序的效果，可以指定根据一行或者多行进行排序，默认是升序，如果要使用降序进行排序
() # 检查DataFrame对象中的空值，并返回一个Boolean数组 pd.notnull() # 检查DataFrame对象中的非空值，并返回一个Boolean数组 df.dropna() #...# 返回一个按列col进行分组的Groupby对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回一个按多列进行分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2].agg(...,col3], aggfunc={col2:max,col3:[ma,min]}) # 创建一个按列col1进行分组，计算col2的最大值和col3的最大值、最小值的数据透视表 df.groupby(col1....transform("sum") # 通常与groupby连用，避免索引更改 数据合并 df1.append(df2) # 将df2中的行添加到df1的尾部 df.concat([df1, df2],...') # 对df1的列和df2的列执行SQL形式的join，默认按照索引来进行合并，如果df1和df2有共同字段时，会报错，可通过设置lsuffix,rsuffix来进行解决，如果需要按照共同列进行合并
最初通过在Flink程序中添加源来创建集合，并通过使用诸如map，filter等API方法对它们进行转换来从这些集合中派生新集合。...最简单的情况是在元组的一个或多个字段上对元组进行分组： val input: DataStream[(Int, String, Long)] = // [...] val keyed = input.keyBy...键选择器函数将单个元素作为输入并返回元素的键。 key可以是任何类型，并且可以从确定性计算中导出。...使用序列化框架Kryo对常规类型进行反序列化。 7.5 Values 值类型手动描述其序列化和反序列化。...这些值类型充当基本数据类型的可变变体：它们的值可以被更改，允许程序员重用对象并从垃圾收集器中消除压力。
所引用sex字段值一直为常量'f',于是把Aggregate聚合中GroupBy中sex分组字段移除，在Aggregate操作之上创建一个Project投影，并把GroupBy删除sex常量'f',放置其中...首先call.rel(0)获取Aggregate操作对象，并取得groupBy引用字段的个数，如果只有GroupBy只有一个字段，已经没有优化的空间，不可能把一个非空groupby转换为空groupBy...遍历GroupBy引用字段的索引，并包装成RexInputRef（序号,字段数据类型)代表一个字段。如果在常量等值谓词映射关系中存在的。...总结 优化规则AggregateProjectPullUpConstantsRule将等值谓词常量中出现的，并在GroupBy中引用的字段进行删除，为了保证其等价变换再上拉到Project...投影中，减少中间分组计算的过程。
您可以FacetOperation使用类的facet()方法定义一个Aggregation。您可以使用and()方法使用多个聚合管道对其进行自定义。...按计数排序 按计数排序操作根据指定表达式的值对传入文档进行分组，计算每个不同组中的文档计数，并按计数对结果进行排序。它提供了在使用分面分类时应用排序的便捷快捷方式。...选择该n字段并为从前一个组操作（因此调用previousOperation()）生成的 ID 字段创建一个别名，名称为tag。 使用该sort操作按出现次数降序对结果标签列表进行排序。...： 按state字段对输入集合进行分组并计算字段的总和population并将结果存储在新字段中"totalPop"。...否则，添加 的字段值author.middle。
一、使用 Flink 元组 当你使用groupBy、join、 或keyBy等操作时，Flink 为您提供了许多方式来选择数据集中的键。...，这会增加垃圾收集器的压力。...我们可以以下使用三种注解来实现： @ForwardedFields：指定输入值中的哪些字段保持不变并用于输出值。 @NotForwardedFields：在输出的相同位置指定未保留的字段。...@ReadFields：指定用于计算结果值的字段。您应该只指定在计算中使用的字段，而不仅仅是复制到输出中。...如果您将一个小数据集与一个很大的数据集连接起来，您可以使用 broadcast-forward 策略并避免对第一个数据集进行昂贵的分区的代价。
或 DataSet 数据集转换成对应的 KeyedStream 或 GroupedDataSet，主要目的是将相同的 key 值的数据路由到相同的 pipeline 中，然后进行下一步的计算操作。...根据字段位置指定 上一段示例代码 流式计算的 keyBy env.fromElements(("a",1),("a",3),("b",2),("c",3)) // 根据第一个字段重新分区，然后对第二个字段进行求和计算...根据第一个字段重新分区，找到第二个字段下的最大值 .groupBy(0) .max(1) .print() b....使用 POJOs 类，可以使用字段名来指定 case class Person(name:String,age:Int) val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment...流式的应用需要显示的调用 execute() 来触发执行，批量计算则不用显示调用，输出算子已经包含对execute的调用了。
而如果不仅需要分组，还需要对分组后的数据进行处理的时候，则需要同时给定分组函数以及值收集器： public void groupAndCaculate() { // 按照子公司分组，并统计每个子公司的员工数...单纯从使用维度来看，分组收集器的分组函数返回值为布尔值，则效果等同于一个分区收集器。...Map对象，且key始终为布尔值类型collectingAndThen包裹另一个收集器，对其结果进行二次加工转换reducing从给定的初始值开始，将元素进行逐个的处理，最终将所有元素计算为最终的1个值输出...collectAndThen对应的收集器，必须传入一个真正用于结果收集处理的实际收集器downstream以及一个finisher方法，当downstream收集器计算出结果后，使用finisher方法对结果进行二次处理...前面介绍过，Collectors.summingInt收集器是用来计算每个元素中某个int类型字段的总和的，假设我们需要一个新的累加功能： 计算流中每个元素的某个int字段值平方的总和 下面，我们就一起来自定义一个收集器来实现此功能
df.loc[(df['city'] == 'beijing') & (df['pr'] >= 4000), 'sign'] = 1 对 category 字段的值依次进行分列，并创建数据表，索引值...主要使用 groupby 和 pivote_table 进行处理。...列的数据 df.groupby(['city','size'])['id'].count(): 对两个字段进行分组汇总，然后进行计算 df.groupby('city')['pr'].agg([len..., np.sum,np.mean]): 对 city 进行分组，然后计算 pr 列的大小、总和和平均数 数据统计 数据采样，计算标准差、协方差和相关系数。...df['pr'].std() 计算两个字段间的协方差 df['pr'].cov(df['m-point']) 计算表中所有字段间的协方差 df.cov() 两个字段间的相关性分析 df['pr'].corr
df.sort_values()将新的dataframe按照月份和年份进行分组.新建一个数组，准备存放计算出来的同期增长比。...A4：按照STOCKID和DATE分组，同时对各组进行计算，if(x,true,false),这里是如果INDICATOR==ISSUE,if()函数等于QUANTITY的值，否则为0，将此结果在该组中求和后添加到字段...循环各个项目的字段 B4:按照循环的这个字段进行分组 B5:新建一个表，该字段名作为subject字段的值，该字段分组中的值作为mark字段，分组中的成员数作为count字段 B6:将每个项目的结果汇总到...df.groupby()按照该字段进行分组，统计分组中的成员数量，同时取当前的col这个字段和name字段。...耗时esproc0.004python0.083 小结：本节我们计算了一些网上常见的题目，这些题目中多次用到了动态计算字段值，并进行赋值的操作，esproc很好的支持这一功能，大大简化了代码。
关系，都匹配 (2)should：里面的条件都是“或”关系，有一个条件匹配就行 (3)must_not：里面的条件都是“并”关系，都不能匹配 (4)filter：过滤查询，不像其它查询需要计算_score...null） 比如我添加一个文档，里面没有sex字段或者添加的时候sex字段为null，这种情况该怎么进行查询呢？...} 结果如下： { "aggregations": { "sum_age": { "value": 315 } } } (4)对某个字段的值计算平均值...} 结果如下： { "aggregations": { "age_avg": { "value": 35 } } } (5)对某个字段的值进行去重之后再取总数...70.47769252173353, "lower": -0.4776925217335233 } } } } (8)percentiles聚合，对某个字段的值进行百分位统计
重用 Flink对象 另一个可以用来提高 Flink 应用程序性能的方法是当你从自定义函数中返回数据时使用可变对象。...有三个注解我们可以使用： @ForwardedFields - 指定输入值中的哪些字段保持不变并在输出值中使用。 @NotForwardedFields - 指定在输出中同一位置不保留的字段。...@ReadFields - 指定用于计算结果值的字段。你只能指定那些在计算中使用的字段，而不是仅仅将数据拷贝到输出中的字段。...下面例子中，我们简单地将输入元组的字段进行交换（译者注：第一个字段移到第二个位置，第二个字段移到第一个位置）： // 1st element goes into the 2nd position, and...如果用一个较大的数据集与一个小数据集进行 join，你可以使用 Broadcast-Forward 策略并避免对第一个数据集进行重分区的昂贵代价。
笔者最近需要使用pyspark进行数据整理，于是乎给自己整理一份使用指南。pyspark.dataframe跟pandas的差别还是挺大的。...另一种方式通过另一个已有变量： result3 = result3.withColumn('label', df.result*0 ) 修改原有df[“xx”]列的所有值： df = df.withColumn...，然后生成多行，这时可以使用explode方法 下面代码中，根据c3字段中的空格将字段内容进行分割，分割的内容存储在新的字段c3_中，如下所示 jdbcDF.explode( "c3" , "c3...count() —— 计算每组中一共有多少行，返回DataFrame有2列，一列为分组的组名，另一列为行总数 max(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最大值...mean(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 min(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最小值 sum(*cols) —— 计算每组中一列或多列的总和 —
为了使每行都出现相应order的总金额，需要使用“左关联”。我们使用源数据在左，聚合后的总金额数据在右(反过来也可)。不指定连接key，则会自动查找相应的关联字段。...3.计算占比 有了前面的基础，就可以进行最终计算了：直接用商品金额ext_price除以订单总额sum_price。并赋值给新的列pct即可。 ?...transform和apply的另一个区别是，apply函数可以同时作用于多列，而transform不可以。下面用例子说明： ?...利用transform填充缺失值 transform另一个比较突出的作用是用于填充缺失值。举例如下： ? 在上面的示例数据中，按照name可以分为三组，每组都有缺失值。...用平均值填充是一种处理缺失值常见的方式。此处我们可以使用transform对每一组按照组内的平均值填充缺失值。 ?
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