使用 typing 中的 List、Set、Tuple 的栗子 from typing import Optional import uvicorn from fastapi import FastAPI...List、Set、Tuple 都会指定里面参数的数据类型 而 FastAPI 会对声明了数据类型的数据进行数据校验，所以会针对序列里面的参数进行数据校验 如果校验失败，会报一个友好的错误提示 使用 list...、set、tuple 的栗子 用 Python 自带的 list、set、tuple 类，是无法指定序列里面参数的数据类型，所以 FastAPI 并不会针对里面的参数进行数据校验 @app.put("/...Body(...), ): results = {"list_": list_, "tuple_": tuple_, "set_": set_} return results 变成传啥类型的值都可以...总结 要充分利用 FastAPI 的优势，强烈建议用 typing 的 List、Set、Tuple 来表示列表、集合、元组类型
3.complex type 如果只是在Spark数据帧中使用简单的数据类型，一切都工作得很好，甚至如果激活了Arrow，一切都会非常快，但如何涉及复杂的数据类型，如MAP，ARRAY和STRUCT。...利用to_json函数将所有具有复杂数据类型的列转换为JSON字符串。因为Arrow可以轻松处理字符串，所以可以使用pandas_udf装饰器。...在UDF中，将这些列转换回它们的原始类型，并进行实际工作。如果想返回具有复杂类型的列，只需反过来做所有事情。...除了转换后的数据帧外，它还返回一个带有列名及其转换后的原始数据类型的字典。 complex_dtypes_from_json使用该信息将这些列精确地转换回它们的原始类型。...带有这种装饰器的函数接受cols_in和cols_out参数，这些参数指定哪些列需要转换为JSON，哪些列需要转换为JSON。只有在传递了这些信息之后，才能得到定义的实际UDF。
SQL函数 INSTR 返回子字符串在字符串中的位置的字符串函数，具有可选的搜索起始点和出现次数。...它可以是列的名称、字符串字面值或另一个标量函数的结果，其中基础数据类型可以表示为任何字符类型(如CHAR或VARCHAR2)。 substring - 一个子字符串，被认为出现在字符串中。...默认情况是返回第一个出现的位置。 INSTR返回INTEGER数据类型。 描述 INSTR在字符串中查找子字符串，并返回子字符串的第一个字符的位置。 位置以整数形式返回，从字符串的开头开始计算。...使用其中一个大小写转换函数来定位字母或字符串的大写和小写实例。...CHARINDEX、$FIND和INSTR支持指定子字符串搜索的起始点。 INSTR还支持从起始点指定子字符串出现。 下面的示例演示了这四个函数，指定了所有可选参数。
SQL函数 POSITION返回子字符串在字符串中的位置的字符串函数。大纲POSITION(substring IN string)参数 substring - 要搜索的子字符串。...它可以是列的名称、字符串字面值或另一个标量函数的结果，其中基础数据类型可以表示为任何字符类型(如CHAR或VARCHAR2)。 IN string - 要在其中搜索子字符串的字符串表达式。...如果传递给任何一个参数一个NULL值，POSITION将返回NULL。位置是区分大小写的。 使用其中一个大小写转换函数来定位字母或字符串的大写和小写实例。...CHARINDEX、$FIND和INSTR支持指定子字符串搜索的起始点。 INSTR还支持从起始点指定子字符串出现。下面的示例演示了这四个函数，指定了所有可选参数。...因为POSITION是区分大小写的，所以在执行搜索之前使用%SQLUPPER函数将所有的名称值转换为大写。
本篇文章主要介绍Spark SQL/Hive中常用的函数，主要分为字符串函数、JSON函数、时间函数、开窗函数以及在编写Spark SQL代码应用时实用的函数算子五个模块。...参数1：分隔符，如 - ；参数2：要拼接的字符串（可多个） -- return the concatenation of the strings separated by sep -- Spark-SQL...参数1：要进行编码的字符串 ；参数2：使用的编码格式，如UTF-8 -- encode the first argument using the second argument character set...参数1：进行转码的binary ；参数2：使用的转码格式，如UTF-8 -- decode the first argument using the second argument character...，比如SUM()、AVG() partition_expression：分区列 sort_expression：排序列 注意：以下举例涉及的表employee中字段含义：name（员工姓名）、dept_no
SjS_j是特征XjX_j取值的类别数，因此使用上式依然有： ∑Sjl=1P(Xj=ajl|Y=ck)=1\large \color{blue}{\sum_{l=1}^{S_j}P(X^{j}=a_{jl...所以，我们将d5 分类到 yes API 使用 下面是Spark 朴素贝叶斯的使用例子： import org.apache.spark.ml.classification.NaiveBayes //...但是这个实现也被mllib NaiveBayes调用，它允许其他类型的输入labels如{-1, +1}. positiveLabel 用于确定label是否需要被检查。...，即公式中的 K val numLabels = aggregated.length instr.logNumClasses(numLabels) // 文档数，即公式中的 N...中的transform，根据表列配置，有选择的预测并添加以下三列： predicted labels：Double类型，预测的label raw predictions：Vector类型，数字可为负数，
1.2 DataFrame 机器学习可以应用于各种数据类型，如向量，文本，图像和结构化数据。采用Spark Sql的dataframe来支持多种数据类型。...HashingTF.transform()方法将单词列转化为特征向量，给dataframe增加一个带有特征向量的列。...Runtime checking:由于pipelines能够操作带有不同数据类型的Dataframe，肯定不能使用编译时类型检查。...该类型检查使用Dataframe的schema来实现，schema就是dataframe列的数据类型描述。...setter函数设置参数 lr.setMaxIter(10).setRegParam(0.01) 学习一个回归模型，使用存储在lr中的参数 val model1 = lr.fit(training)
excelperfect Q：如何在指定单元格中根据条件查找内容，并将找到的内容输入到相邻单元格中？...例如，在单元格A1中的内容为“This is a test”，单词“just”位于一对尖括号中。...现在想要将“just”提取出来，并将其放置在相邻的单元格B1中，如何使用VBA代码来实现这样的操作？...A：可以使用VBA中的InStr函数来查找左尖括号“”的位置，然后使用Mid函数来提取尖括号之间的内容。当然，可以使代码更简单一些，使用Like运算符和Split函数。...A1开始的列A中，提取后的字符放置在相邻的列B中对应的单元格中。
DataFrame与RDD的主要区别在于，DataFrame带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。 Spark SQL性能上比RDD要高。...三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到Action行动算子如foreach时，三者才会开始遍历运算。 三者有许多共同的函数，如filter，排序等。...如果从内存中获取数据，Spark可以知道数据类型具体是什么，如果是数字，默认作为Int处理；但是从文件中读取的数字，不能确定是什么类型，所以用BigInt接收，可以和Long类型转换，但是和Int不能进行转换...Spark3.x推荐使用extends Aggregator自定义UDAF，属于强类型的Dataset方式。...如：text需传入加载数据的路径，JDBC需传入JDBC相关参数。
五、报错注入实践 数据库类型 报错方式 例子 MSYQL 报错函数，如extractvalue、updatexml、floor等 http://192.168.2.101/sqli-labs-master...六、布尔盲注实践 在Oracle布尔盲注实验中，可以是普通猜解的方法也可以使用某些函数来辅助猜解，如前面提到的decode函数，以及instr函数等。...INSTR函数方法 函数instr的使用方法：instr(string1,string2)，在string1中找到string2所在的位置，找到返回其索引。...~~~~） 十、Oracle注入防御 1、代码层防御技术 使用参数化查询语句、验证输入、规范化等技术，如JAVA中使用JDBC框架，C#使用ADO.NAT框架，PHP使用PDO架构等。...Oracle PL/SQL 在数据库代码层也可以使用参数化方式去查询，它使用带有编号的冒号字符去绑定参数来达到防注入的目的[5][6]。
Oracle字符串函数 平常我们用Oracle主要有两种字符串类型 1.char始终为固定的长度，如果设置了长度小于char列的值，则Oracle会自动用空格填充的。...2.VarChar2数据类型为可变长度，虽然与VarChar数据类型是同义的，但在今后的Oracle版本中也许会有变化，所以应该避免使用VarChar，优先使用VarChar2。...PS:您不能对一个使用LONG数据类型的列使用LENGTH之类的函数。...PS:负数不能使用于Char数据类型，因为Char是固定长度的， 所以将使用空格填充他们的值，直到扩展到列的全长。...PS：如果set中不止有一个字符而是有几个字符组成的，则INSTR给出该字符集中的第一个字符的位置。 10.Chr和ascii函数在即席查询中很少使用。
Spark SQL在汲取了shark诸多优势如内存列存储、兼容hive等基础上，做了重新的构造，因此也摆脱了对hive的依赖，但同时兼容hive。...DataSet是自Spark1.6开始提供的一个分布式数据集，具有RDD的特性比如强类型、可以使用强大的lambda表达式，并且使用Spark SQL的优化执行引擎。...DataFrame在编译期不进行数据中字段的类型检查，在运行期进行检查。但DataSet则与之相反，因为它是强类型的。此外，二者都是使用catalyst进行sql的解析和优化。...参数1：要进行编码的字符串 ；参数2：使用的编码格式，如UTF-8 -- encode the first argument using the second argument character set...参数1：进行转码的binary ；参数2：使用的转码格式，如UTF-8 -- decode the first argument using the second argument character
三者都有partition的概念 5.三者有许多共同的函数，如filter，排序等 6.在对DataFrame和Dataset进行操作许多操作都需要这个包进行支持 import...与RDD和Dataset不同，DataFrame每一行的类型固定为Row，每一列的值没法直接访问，只有通过解析才能获取各个字段的值，如： testDF.foreach{ line => val...Dataset和DataFrame拥有完全相同的成员函数，区别只是每一行的数据类型不同。 2)....而Dataset中，每一行是什么类型是不一定的，在自定义了case class之后可以很自由的获得每一行的信息。...，然而，如果要写一些适配性很强的函数时，如果使用Dataset，行的类型又不确定，可能是各种case class，无法实现适配，这时候用DataFrame即Dataset[Row]就能比较好的解决问题。
的实现上目前不够健壮，可能会影响用户体验，比如每个分区的数据必须能全部装入到内存中的限制，对包含复杂数据类型的RDD的处理可能会存在问题等。...为了符合R用户经常使用lapply()对一个list中的每一个元素应用某个指定的函数的习惯，SparkR在RDD类上提供了SparkR专有的transformation方法：lapply()、lapplyPartition...SparkR RDD API的执行依赖于Spark Core但运行在JVM上的Spark Core既无法识别R对象的类型和格式，又不能执行R的函数，因此如何在Spark的分布式计算核心的基础上实现SparkR...DataFrame API的实现 由于SparkR DataFrame API不需要传入R语言的函数（UDF()方法和RDD相关方法除外），而且DataFrame中的数据全部是以JVM的数据类型存储，所以和...UDF的支持、序列化/反序列化对嵌套类型的支持，这些问题相信会在后续的开发中得到改善和解决。
左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解Person类的内部结构。...而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。 DataFrame多了数据的结构信息，即schema。...原理类似于“使用mapPartitions替代map”，也是一次函数调用处理一个partition的所有数据，而不是一次函数调用处理一条数据。...另外不同Spark版本的参数可能有过期，请注意区分。...映射下推(Project PushDown) 说到列式存储的优势，映射下推是最突出的，它意味着在获取表中原始数据时只需要扫描查询中需要的列，由于每一列的所有值都是连续存储的，所以分区取出每一列的所有值就可以实现
SQL的解析器可以通过配置spark.sql.dialect参数进行配置。在SQLContext中只能使用Spark SQL提供的”sql“解析器。...这种方法的好处是，在运行时才知道数据的列以及列的类型的情况下，可以动态生成Schema 2.5.1 使用反射获取Schema（Inferring the Schema Using Reflection）...通过反射获取Bean的基本信息，依据Bean的信息定义Schema。当前Spark SQL版本（Spark 1.5.2）不支持嵌套的JavaBeans和复杂数据类型（如：List、Array）。...如果想关闭该功能，直接将该参数设置为disabled。此时，分区列数据格式将被默认设置为string类型，不再进行类型解析。...数学函数（sign,ln,cos,etc） 字符串函数（instr,length,printf,etc） 用户自定义函数（UDF） 用户自定义聚合函数（UDAF） 用户自定义序列化格式器（SerDes
Spark DataFrame可看作带有模式（Schema）的RDD，而Schema则是由结构化数据类型（如字符串、整型、浮点型等）和字段名组成。...4 深入理解 Dataset是一个分布式数据集，提供RDD强类型和使用强大的lambda函数的能力，并结合了Spark SQL优化的执行引擎。...只要name列 ==> select name from people // 两个 API 一样的，只是参数不同，使用稍有不同 people.select("name").show() people.select...具体来说，这行代码使用了SparkSession对象中的implicits属性，该属性返回了一个类型为org.apache.spark.sql.SQLImplicits的实例。...通过调用该实例的方法，可以将各种Scala数据类型（如case class、元组等）与Spark SQL中的数据类型（如Row、DataFrame、Dataset等）之间进行转换，从而方便地进行数据操作和查询
oracle 正则表达式 匹配 ORACLE中的支持正则表达式的函数主要有下面四个： REGEXP_LIKE ：与LIKE的功能相似 REGEXP_INSTR ：与INSTR的功能相似 REGEXP_SUBSTR...：与SUBSTR的功能相似 REGEXP_REPLACE ：与REPLACE的功能相似 它们在用法上与Oracle SQL 函数LIKE、INSTR、SUBSTR 和REPLACE 用法相同，但是它们使用...regexp_substr(source_string,pattern[,position[,occurrence[,match_parameter]]]) source_string：源串，可以是常量，也可以是某个值类型为串的列...如果取值不属于上述中的某个，将会报错。如果指定了多个互相矛盾的值，将使用最后一个值。如'ic'会被当做'c'处理。 省略该参数时：默认区分大小写、句点不匹配换行符、源串被看作一行。...REGEXP_INSTR REGEXP_INSTR函数使用正则表达式返回搜索模式的起点和终点（整数）。如果没有发现匹配的值，将返回0。
DataFrame与RDD的主要区别在于，前者带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。...上图中左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数，但Spark框架本身不了解Person类的内部结构。...而中间的DataFrame却提供了详细的结构信息，使得Spark SQL可以清楚地知道该数据集中包含哪些列，每列的名称和类型各是什么。...（以列（列名，列类型，列值）的形式构成的分布式的数据集，按照列赋予不同的名称） DataFrame有如下特性： 1）、分布式的数据集，并且以列的方式组合的，相当于具有schema的RDD； 2）、相当于关系型数据库中的表...的优化器进行优化，最终生成物理计划，然后提交到集群中运行； Dataset 是什么 Dataset是一个强类型的特定领域的对象，这种对象可以函数式或者关系操作并行地转换。
每条记录是多个不同类型的数据构成的元组 RDD 是分布式的 Java 对象的集合，RDD 中每个字段的数据都是强类型的 当在程序中处理数据的时候，遍历每条记录，每个值，往往通过索引读取 val filterRdd...DataFrame 则是一个每列有命名的数据集，类似于关系数据库中的表，读取某一列数据的时候可以通过列名读取。所以相对于 RDD，DataFrame 提供了更详细的数据的结构信息 schema。...getAs 本来是要指定具体的类型的，如 getAs[String]，但因为 tdwDataFrame 的 schema 已知，包括各个字段的类型，如 gid 是 long， 这样如果按 getAs[String...最开始的想法是用 scala 的 一些列表类型封装数据，当每个列的类型相同的时候，用数组 如 Array[String]，但一般情况下是不同的，就用元组("a", 1, …)，但这个方法有个局限，我们以...NaN，如果数据中存在 NaN（不是 null ）,那么一些统计函数算出来的数据就会变成 NaN，如 avg。
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