我在网上也搜过很多，就是想知道在数据库中的建表语句的字段类型对应Java实体类中属性的类型是什么。 结果网上一套一套的说法不一，完全不一致，有没有一致点的，不会错的！看我，你就有。 ...2.自增字段类型必须是整型而且必须是unsigned，推荐int或者bigint，并且自增字段必须是主键或者主键的一部分，我个人写物理主键id一般就是bigint unsigned。...6.日期类型字段不能使用varchar或者char，只能使用date、datetime字段类型存放。...7.所有只需要精确到天的字段全部使用date类型，而不应该使用timestamp或者datetime类型。...10.仅仅只有单个字符的字段用char(1)，比如性别字段。 11.按照规范，每个列定义的时候必须加上comments，我上面举例子偷懒了所以没写。
: 新列名，强制必须存在，如果在嵌套类型中添加子列，请指定子列的全路径 示例 • 在嵌套类型users struct中添加子列col1，设置字段为users.col1...• 在嵌套map类型member map>中添加子列col1, 设置字段为member.value.col1 col_type :...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...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。
比较长的假日（春节，五一，十一，元旦等）， 假日期间不断的有新的包裹进入快递公司仓库，而多数的收货地址又是单位无法派送，导致仓库包裹累积过多，以及假日后几天派送工作的成倍增长。 网络技术运用落后。...： 四、仓库数据拉宽开发 1、拉宽后的字段 表 字段名 别名 字段描述 tbl_transport_record Id id ID tbl_transport_record...* 2）创建sparkSession对象 * 3）加载kudu中的事实表和维度表的数据（将加载后的数据进行缓存） * 4）定义维度表与事实表的关联 * 5）将拉宽后的数据再次写回到...kudu中 * 6)：将缓存的数据删除掉 * 7）停止任务，释放sparksession对象 */ //1）初始化sparkConf对象 val sparkConf...单例对象中调用save方法 实现过程： 在WarehouseDWD 单例对象Main方法中调用save方法 //TODO 5）将拉宽后的数据再次写回到kudu数据库中（DWD明细层） save(wsDetailDF
、数据类型和内存信息 df.columns() # 查看字段（⾸⾏）名称 df.describe() # 查看数值型列的汇总统计 s.value_counts(dropna=False) # 查看...Series对象的唯⼀值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts) # 查看DataFrame对象中每⼀列的唯⼀值和计数 df.isnull().any() # 查看是否有缺失值...），但需要注意的是loc是按索引,iloc参数只接受数字参数 df.ix[[:5],["col1","col2"]] # 返回字段为col1和col2的前5条数据，可以理解为loc和 iloc的结合体...(x) s.astype(float) # 将Series中的数据类型更改为float类型 s.replace(1,'one') # ⽤‘one’代替所有等于1的值 s.replace([1,3]...，可接受列表参数，即设置多个索引 df.reset_index("col1") # 将索引设置为col1字段，并将索引新设置为0,1,2...
=False) # 查看Series对象的唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts) # 查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数 df.isnull().any...() # 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() #...x) # 用x替换DataFrame对象中所有的空值，支持df[column_name].fillna(x) s.astype(float) # 将Series中的数据类型更改为float类型 s.replace...，可接受列表参数，即设置多个索引 df.reset_index("col1")# 将索引设置为col1字段，并将索引新设置为0,1,2... df.rename(index=lambda x: x +...mean) # 返回按列col1进行分组后，列col2的均值,agg可以接受列表参数，agg([len,np.mean]) df.pivot_table(index=col1, values=[col2
，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称； DataSet是强类型的。...._ DataFrame跟DataSet均可使用模式匹配获取各个字段的值跟类型。...DataFrame也可以叫DataSet[Row]，每一行类型都是Row，不解析每一行究竟有那些字段，每个字段又是什么类型无从得知，只能通上面提到的getAs方法或者共性的第七条的模式匹配来拿出特定的字段...case class Coltest(col1:String,col2:Int) extends Serializable //定义字段名跟类型 val test:DataSet[Coltest] =...在这里插入图片描述 强类型实现 强类型无法使用SQL形式查询调用函数，只能用DSL风格。
> beanClass) 应用schema到Java Beans的RDD 警告：由于Java Bean中的字段没有保证的顺序，因此SELECT *查询将以未定义的顺序返回列。...> beanClass) 应用schema到Java Beans的RDD 警告：由于Java Bean中的字段没有保证的顺序，因此SELECT *查询将以未定义的顺序返回列。...> beanClass) 应用schema到Java Bean list 警告：由于Java Bean中的字段没有保证的顺序，因此SELECT *查询将以未定义的顺序返回列。...这个方法需要encoder （将T类型的JVM对象转换为内部Spark SQL表示形式）。...这个方法需要encoder （将T类型的JVM对象转换为内部Spark SQL表示形式）， 或则可以通过调用 Encoders上的静态方法来显式创建。
一个StructType对象或字符串，它定义输出DataFrame的格式，包括输出特征以及特征类型。...需要注意的是，StructType对象中的Dataframe特征顺序需要与分组中的Python计算函数返回特征顺序保持一致。...快速使用Pandas_UDF 需要注意的是schema变量里的字段名称为pandas_dfs() 返回的spark dataframe中的字段，字段对应的格式为符合spark的格式。...如果在pandas_dfs()中使用了pandas的reset_index()方法，且保存index，那么需要在schema变量中第一个字段处添加'index'字段及对应类型（下段代码注释内容） import...注意：上小节中存在一个字段没有正确对应的bug，而pandas_udf方法返回的特征顺序要与schema中的字段顺序保持一致！
： 四、车辆数据拉宽开发 1、拉宽后的字段 1.1、拉宽网点车辆表 表 字段名 别名 字段描述 tbl_transport_tool id id 运输工具ID tbl_transport_tool brand...* 2）创建sparkSession对象 * 3）加载kudu中的事实表和维度表的数据（将加载后的数据进行缓存） * 4）定义维度表与事实表的关联 * 5）将拉宽后的数据再次写回到...单例对象中调用save方法 实现过程： 在TransportToolDWD 单例对象Main方法中调用save方法 //TODO 5）将拉宽后的数据再次写回到kudu数据库中（DWD明细层） save...* 2）创建sparkSession对象 * 3）加载kudu中的事实表和维度表的数据（将加载后的数据进行缓存） * 4）定义维度表与事实表的关联 * 5）将拉宽后的数据再次写回到...* 2）创建SparkSession对象 * 3）读取车辆明细宽表的数据 * 4）对车辆明细宽表的数据进行指标的计算 * 5）将计算好的指标数据写入到kudu数据库中
： 四、运单数据拉宽开发 1、拉宽后的字段 表 字段名 别名 字段描述 tbl_waybill id id 运单id tbl_waybill expressBillNumber...* 2）创建SparkSession对象 * 3）读取运单明细宽表的数据 * 4）对运单明细宽表的数据进行指标的计算 * 5）将计算好的指标数据写入到kudu数据库中...运单宽表数据需要保存到kudu中，因此在第一次执行快递单明细拉宽操作时，运单明细宽表是不存在的，因此需要实现自动判断宽表是否存在，如果不存在则创建 实现步骤： 在WaybillDWD 单例对象中调用save...方法 实现过程： 在WaybillDWD 单例对象Main方法中调用save方法 //TODO 5）将拉宽后的数据再次写回到kudu数据库中（DWD明细层） save(wayBillDetailDF,...* 2）创建SparkSession对象 * 3）读取运单明细宽表的数据 * 4）对运单明细宽表的数据进行指标的计算 * 5）将计算好的指标数据写入到kudu数据库中
PySpark使用 pyspark: • pyspark = python + spark • 在pandas、numpy进行数据处理时，一次性将数据读入 内存中，当数据很大时内存溢出，无法处理；此外...DataFrame • DataFrame类似于Python中的数据表，允许处理大量结 构化数据 • DataFrame优于RDD，同时包含RDD的功能 # 从集合中创建RDD rdd = spark.sparkContext.parallelize...，dataType：该字段的数据类型， nullable: 指示该字段的值是否为空 from pyspark.sql.types import StructType, StructField, LongType..., StringType # 导入类型 schema = StructType([ StructField("id", LongType(), True), StructField("name", StringType...print(heros.count()) # 使用自动类型推断的方式创建dataframe data = [(1001, "张飞", 8341, "坦克"), (1002, "关羽", 7107, "
others Python合并多个EXCEL工作表 pandas中Series和Dataframe数据类型互转 相同字段合并 Python小技巧 简单的表达式 列表推导式 交换变量 检查对象使用内存情况..."]] # 返回字段为col1和col2的前5条数据，可以理解为loc和 iloc的结合体。...df.at[5,"col1"] # 选择索引名称为5，字段名称为col1的数据 df.iat[5,0] # 选择索引排序为5，字段排序为0的数据 数据处理 df.columns= ['a','b','...，可接受列表参数，即设置多个索引 df.reset_index("col1") # 将索引设置为col1字段，并将索引新设置为0,1,2......([col1,col2]) # 返回⼀个按多列进⾏分组的Groupby对象 df.groupby(col1)[col2].agg(mean) # 返回按列col1进⾏分组后，列col2的均值,agg可以接受列表参数
： 四、快递单数据拉宽开发 1、拉宽后的字段 表 字段名 别名 字段描述 tbl_express_bill id id 快递单id tbl_express_bill...* 2）创建sparkSession对象 * 3）加载kudu中的事实表和维度表的数据（将加载后的数据进行缓存） * 4）定义维度表与事实表的关联 * 5）将拉宽后的数据再次写回到...快递单宽表数据需要保存到kudu中，因此在第一次执行快递单明细拉宽操作时，快递单明细宽表是不存在的，因此需要实现自动判断宽表是否存在，如果不存在则创建 实现步骤： 在ExpressBillDWD 单例对象中调用父类...* 2）创建sparkSession对象 * 3）加载kudu中的事实表和维度表的数据（将加载后的数据进行缓存） * 4）定义维度表与事实表的关联 * 5）将拉宽后的数据再次写回到...* 2）创建SparkSession对象 * 3）读取快递明细宽表的数据 * 4）对快递明细宽表的数据进行指标的计算 * 5）将计算好的指标数据写入到kudu数据库中
英文全称：Binary Large Object中文名称：二进制大对象Jim Starkey是 BLOB 的发明者，它于 1970 年代首次出现，描述的是一个二进制形式的大文件，一般可以是视频、音频或图像和图形文件...图片由于 BLOB 文件的原始内容在存储时通常是非结构化的，因此它需要一个数据库名称或类型来处理文件并使其可访问。...典型的 BLOB 文件和类型：视频（MP4、MOV） 音频 (MP3) 图像（JPG、PNG、PDF、RAW） 图形 (GIF) 图片BLOB 的类型共有三种不同类型的 BLOB： 图片块 BLOB...BLOB在数据库中的使用二进制大对象由不同的数据库系统以不同的方式存储，数据库的结构通常不适合直接存储 BLOB。...我们来看下每个数据库系统存储大文件对象用的是什么字段：MySQL：BLOB，TINYBLOB（最大 64 KB）、MEDIUMBLOB（最大 16 MB）、LONGBLOB（最大 4 GB）PostgreSQL
对物联网设备状态信号数据，实时统计分析: 1）、信号强度大于30的设备； 2）、各种设备类型的数量； 3）、各种设备类型的平均信号强度； 设备监控数据准备 编写程序模拟生成物联网设备监控数据...，发送到Kafka Topic中，此处为了演示字段较少，实际生产项目中字段很多。 ...对获取数据进行解析，封装到DeviceData中 val etlStreamDF: DataFrame = iotStreamDF // 获取value字段的值，转换为String类型...{DataFrame, SparkSession} /** * 对物联网设备状态信号数据，实时统计分析: * 1）、信号强度大于30的设备 * 2）、各种设备类型的数量 * 3）、各种设备类型的平均信号强度...对获取数据进行解析，封装到DeviceData中 val etlStreamDF: DataFrame = iotStreamDF // 获取value字段的值，转换为String类型
： [edf90qatlb.png] 四、客户数据拉宽开发 1、拉宽后的字段 表 字段名 别名 字段描述 tbl_customer id id 客户ID tbl_customer name name 客户姓名...根据包裹id，在包裹表中获取包裹数据 根据客户类型id，在物流字典码表中获取客户类型名称数据 创建客户明细宽表（若存在则不创建） 将客户明细宽表数据写入到kudu数据表中 删除缓存数据 3.1、初始化环境变量...对象 * 3）加载kudu中的事实表和维度表的数据（将加载后的数据进行缓存） * 4）定义维度表与事实表的关联 * 5）将拉宽后的数据再次写回到kudu数据库中（DWD明细层...客户明细宽表数据需要保存到kudu中，因此在第一次执行客户明细拉宽操作时，客户明细宽表是不存在的，因此需要实现自动判断宽表是否存在，如果不存在则创建 实现步骤： 在CustomerDWD 单例对象中调用...对象 * 3）加载kudu中的事实表和维度表的数据（将加载后的数据进行缓存） * 4）定义维度表与事实表的关联 * 5）将拉宽后的数据再次写回到kudu数据库中（DWD明细层
4）样例类被用来在 DataSet 中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到 DataSet 中的字段名称。...._ 7、DataFrame 和 DataSet 均可使用模式匹配获取各个字段的值和类型 DataFrame： testDF.map { case Row(col1: String, col2...1、与 RDD 和 DataSet 不同，DataFrame 每一行的类型固定为 Row，只有通过解析才能获取各个字段的值，如 testDF.foreach{ line => val col1...DataFrame 也可以叫 Dataset[Row]，即每一行的类型是 Row，不解析，每一行究竟有哪些字段，各个字段又是什么类型都无从得知，只能用上面提到的 getAS 方法或者共性中的第七条提到的模式匹配拿出特定字段...服务器可以通过 Spark 目录中的 sbin/start-thriftserver.sh 启动。这个 脚本接受的参数选项大多与 spark-submit 相同。
3）Dataset支持编解码器，当需要访问非堆上的数据时可以避免反序列化整个对象，提高了效率。...4）样例类被用来在Dataset中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称。...比如可以有Dataset[Car]，Dataset[Person]. 7）DataFrame只是知道字段，但是不知道字段的类型，所以在执行这些操作的时候是没办法在编译的时候检查是否类型失败的，比如你可以对一个...String进行减法操作，在执行的时候才报错，而DataSet不仅仅知道字段，而且知道字段类型，所以有更严格的错误检查。...就跟JSON对象和类对象之间的类比。 ?
简介 普通的数组就是数组中存放了同一类型的对象。而结构化数组是指数组中存放不同对象的格式。 今天我们来详细探讨一下NumPy中的结构化数组。...结构化数组中的字段field 因为结构化数组中包含了不同类型的对象，所以每一个对象类型都被称为一个field。...，因为一个dtype中包含了多种数据类型，默认情况下这些数据类型是不对齐的。...，这个矩阵中的第一列是int类型，第二列是一个3 * 3 的float矩阵。...b'World')], dtype=[('foo', '<i4'), ('bar', '<f4'), ('baz', 'S10')]) 如果通过index或者field来访问rec.array对象的字段
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