一,基本介绍 本文主要讲spark2.0版本以后存在的Sparksql的一些实用的函数,帮助解决复杂嵌套的json数据格式,比如,map和嵌套结构。...Spark2.1在spark 的Structured Streaming也可以使用这些功能函数。 下面几个是本文重点要讲的方法。...A),get_json_object() B),from_json() C),to_json() D),explode() E),selectExpr() 二,准备阶段 首先,创建一个没有任何嵌套的JSon...当然,生产中这些数据也可以来自于kafka。...从上面的dataset中取出部分数据,然后抽取部分字段组装成新的json 对象。
一,准备阶段 Json格式里面有map结构和嵌套json也是很合理的。本文将举例说明如何用spark解析包含复杂的嵌套数据结构,map。...二,如何使用explode() Explode()方法在spark1.3的时候就已经存在了,在这里展示一下如何抽取嵌套的数据结构。...三,再复杂一点 在物联网场景里,通畅物联网设备会将很多json 事件数据发给他的收集器。...收集器可以是附近的数据中心,也可以是附近的聚合器,也可以是安装在家里的一个设备,它会有规律的周期的将数据通过加密的互联网发给远程的数据中心。说白一点,数据格式更复杂。...一旦你将嵌套数据扁平化之后,再进行访问,就跟普通的数据格式没啥区别了。
原文: Code Health: Reduce Nesting, Reduce Complexity 多层嵌套的代码不仅影响可读性,同时很容易导致错误。...下面是一些在代码中减少嵌套的经验: 条件判断的代码块不要跨度太大,相隔太远. 通过就近处理各种情况来增加可读性....考虑将嵌套的逻辑分为独立的函数。...比如, 如果你在一个循环中对一些对象进行处理, 这其中的每个对象都包含一个列表 (比如一个有着重复字段的协议缓冲区), 那么你可以定义一个函数来处理这里面的每个对象,而不是使用一个两层的嵌套循环....减少嵌套会带来更加可读的代码,让我们更加容易发现 bug, 加速开发迭代和增强稳定性。尽你所能去简化代码!
Spark Java UDAF 前言 首先明确一点:UDAF不仅仅用于agg()算子中 虽然Spark3.0.0的官方文档1已对Spark Java UDAF进行了说明,并且有example代码。...UDAF的实现 先说明下Spark Java UDAF的2种实现形式2。...implements Serializable { private String city; private String street; } PersonAnalizeEntity.java (由于数据量不大...测试数据 Dataset studyDs的数据样例与结构如下: +----+---+----------------------------------+ |name|age|address...key: string | |-- value: integer (valueContainsNull = true) 第二种调用方式:在SQL中调用 文章1中提供的demo是简单结构,这里想实现复杂嵌套的
一 什么是json json是一种轻量级的数据交换格式。它基于 [ECMAScript]((w3c制定的js规范)的一个子集,采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。...简洁和清晰的层次结构使得 JSON 成为理想的数据交换语言。 易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成,并有效地提升网络传输效率。
在企鹅辅导品牌页中,我们需要实现一个动画如下: 页面滚动到动画区域,播放动画, 对应动画部分如下: 帧动画当前的实现有以下几种方式: GIF 动画 大家比较熟悉的图片格式 lottie(http:...//airbnb.io/lottie/) Airbnb 开源项目,通过解析 AE 动画为 json 数据,支持跨平台的动画效果解决方案;lottie 在辅导中已经有实际应用,使用过的同学都表示对其实现效果和开发速度表示称赞和推荐...在设计师通过 AE 制作了动画之后,通过 AE 插件 bodymovin(https://aescripts.com/bodymovin/) 将动画导出 json 给到我们前端开发,在使用这段 json 数据中...,我们引入了 lottie-web 脚本来解析这段 json 数据渲染成为SVG / canvas 动画,效果如下图, 左图为用 lottie 实现,右图为我我们的目标实现效果 可以看到实现还是存在着差异...,颜色、数字倾斜度、虚线的透视都没有达到预期,于是放弃lottie 的使用,但这并不否定 lottie 在实现其它动画的优秀效果 APNG 在对设计师给到的分段的动画帧图片压缩之后,其实现结果 apng
Spark UDF1 输入复杂结构 前言 在使用Java Spark处理Parquet格式的数据时,难免会遇到struct及其嵌套的格式。...而现有的spark UDF不能直接接收List、类(struct)作为输入参数。 本文提供一种Java Spark Udf1 输入复杂结构的解决方法。...UDF1 输入复杂结构。...然后结合文章1的Spark UDF1 输出复杂结构,返回修改后的PersonEntity对象,来说明Spark UDF1能够胜任逻辑处理的工作。...测试 测试数据 studyDs同上 测试程序 // UDF 注册 spark.udf().register("personChangeUdf", PersonEntity.personChangeUdf
在企鹅辅导品牌页中,我们需要实现一个动画如下: 页面滚动到动画区域,播放动画, 对应动画部分如下: 帧动画当前的实现有以下几种方式: GIF 动画 大家比较熟悉的图片格式 lottie Airbnb...开源项目,通过解析 AE 动画为 json 数据,支持跨平台的动画效果解决方案;lottie 在辅导中已经有实际应用,使用过的同学都表示对其实现效果和开发速度表示称赞和推荐。...,我们引入了 lottie-web 脚本来解析这段 json 数据渲染成为SVG / canvas 动画,效果如下图, 左图为用 lottie 实现,右图为我我们的目标实现效果 ?...可以看到实现还是存在着差异,颜色、数字倾斜度、虚线的透视都没有达到预期,于是放弃lottie 的使用,但这并不否定 lottie 在实现其它动画的优秀效果 APNG 在对设计师给到的分段的动画帧图片压缩之后...play success }) .catch( err => { // auto play fail }) 当 catch 到 error 时,只能启用兼容方案,设计小哥哥给了我几张帧图片
目录 1、标准数据帧 2、扩展数据帧 3、标准数据帧和扩展数据帧的特性 ---- CAN协议可以接收和发送11位标准数据帧和29位扩展数据帧,CAN标准数据帧和扩展数据帧只是帧ID长度不同,以便可以扩展更多...字节1为帧信息,第7位(FF)表示帧格式,在标准帧中FF=0,第6位(RTR)表示帧的类型,RTR=0表示为数据帧,RTR=1表示为远程帧。DLC表示在数据帧时实际的数据长度。...字节4~11为数据帧的实际数据,远程帧时无效。 2、扩展数据帧 CAN扩展帧帧信息是13字节,包括帧描述符和帧数据两部分,如下表所示: 前5字节为帧描述部分。...字节6~13为数据帧的实际数据,远程帧时无效。...3、标准数据帧和扩展数据帧的特性 CAN标准数据帧和扩展数据帧只是帧ID长度不同,功能上都是相同的,它们有一个共同的特性:帧ID数值越小,优先级越高。
Spark UDF1 返回复杂结构 由java开发UDF1需指定返回值的DataType,spark-2.3.1暂不支持Array、Map这些复杂结构。...).register("boolFilterUdf", BoolFilterUdf.boolFilterUdf, DataTypes.BooleanType); 返回复杂数据结构 以返回Map<String...文章1指出可以通过fromJson方法来构建复杂的结构,但不能用于java;文章2给出了scale代码的json格式,返回的数据结构更复杂。基于此,本文从简单到组合,给出可执行的java实现。...struct 继续深究 struct 中嵌套 struct 的问题,也即文章5中遇到的问题。...参考文献 1 如何使用Spark UDF返回复杂类型 https://mlog.club/article/1574696 2 使用 json定义spark sql schema 代码例子 http:
(先来一波操作,再放概念) 远程帧和数据帧非常相似,不同之处在于: (1)RTR位,数据帧为0,远程帧为1; (2)远程帧由6个场组成:帧起始,仲裁场,控制场,CRC场,应答场,帧结束,比数据帧少了数据场...(3)远程帧发送特定的CAN ID,然后对应的ID的CAN节点收到远程帧之后,自动返回一个数据帧。...,因为远程帧比数据帧少了数据场; 正常模式下:通过CANTest软件手动发送一组数据,STM32端通过J-Link RTT调试软件也可以打印出CAN接收到的数据; 附上正常模式下,发送数据帧的显示效果...A可以用B节点的ID,发送一个Remote frame(远程帧),B收到A ID 的 Remote Frame 之后就发送数据给A!发送的数据就是数据帧!...发送的数据就是数据帧! 主要用来请求某个指定节点发送数据,而且避免总线冲突。
在了解数据帧之前,我们得先知道OSI参考模型 咱们从下往上数,数据帧在第二层数据链路层处理。我们知道,用户发送的数据从应用层开始,从上往下逐层封装,到达数据链路层就被封装成数据帧。...其中的Org Code字段设置为0,Type字段即封装上层网络协议,同Ethernet_II帧。 数据帧在网络中传输主要依据其帧头的目的mac地址。...当数据帧封装完成后从本机物理端口发出,同一冲突域中的所有PC机都会收到该帧,PC机在接受到帧后会对该帧做处理,查看目的MAC字段,如果不是自己的地址则对该帧做丢弃处理。...如果目的MAC地址与自己相匹配,则先对FCS进行校验,如果校验结果不正确则丢弃该帧。校验通过后会产看帧中的type字段,根据type字段值将数据传给上层对应的协议处理,并剥离帧头和帧尾(FCS)。...一般主机发送数据帧有三种方式:单播、组播、广播。三种发送方式的帧的D.MAC字段有些区别。
嵌套查询是将一个select 查询放到另一个查询的where 子句中去 如:查询”xx“同学的所修课程及分数 1.先选择姓名为”xx”的同学的学号 select 学号 from 学生 where 姓名
在正常调用过程中,难免需要对多个文件夹下的多个文件进行读取,然而之前只是明确了spark具备读取多个文件的能力。...今天在做测试的时候,居然发现spark原生就支持这样的能力。 原理也非常简单,就是textFile功能。编写这样的代码,读取上次输出的多个结果,由于RDD保存结果都是保存为一个文件夹。
id int unsigned 主键 name varchar 讲师姓名 email varchar 讲师邮箱 age int 讲师年龄 country varchar 讲师国籍 本题涉及到多层的嵌套...之后,再将子查询进行拆分,形成第二层的嵌套子查询。...= 但是有些数据库会报错,例如SQL2000 —-- AND `teacher_id` ( SELECT `id` FROM `teachers` WHERE `name` = 'Eastern
指示是服务端接收的请求报文 MODBUS 响应是服务器发送的响应信息 MODBUS 证实是在客户端接收的响应信息 Modbus-TCP报文: 报文头MBAP MBAP为报文头,长度为7字节,组成如下: 帧结构...PDU PDU由功能码+数据组成。...数据(一个地址的数据为1位) 如:在从站0x01中,读取开始地址为0x0002的线圈数据,读0x0008位 00 01 00 00 00 06 01 01 00 02 00 08 回:数据长度为0x01...数据(长度:9+ceil(数量/8)) 如:从地址0x0000开始读0x0012个离散量输入 00 01 00 00 00 06 01 02 00 00 00 12 回:数据长度为0x03个字节,数据为...寄存器数据(长度:9+寄存器数量×2) 如:读起始地址为0x0002,数量为0x0005的寄存器数据 00 01 00 00 00 06 01 04 00 02 00 05 回:数据长度为0x0A,第一个寄存器的数据为
2 数据帧与遥控帧 在CAN协议中,数据帧和遥控帧有着诸多相同之处,所以,在这里,我们将数据帧和遥控帧放在一起来讲。...顾名思义,所谓数据帧,就是包含了我们要传输的数据的帧,其作用当然也就是承载发送节点要传递给接收节点的数据。 而遥控帧的作用可以描述为:请求其它节点发出与本遥控帧具有相同ID号的数据帧。...数据帧 的帧结构如下图所示,包含七个段:帧起始、仲裁段、控制段、数据段、CRC段、ACK段、帧结束。...数据帧和遥控帧都分为标准帧(CAN2.0A)和扩展帧(CAN2.0B)两种结构。 遥控帧相比于数据帧除了缺少数据段之外,遥控帧的RTR位恒为隐性1,数据帧的RTR位恒为显性0。...对于没有数据段的遥控帧,DLC表示该遥控帧对应的数据帧的数据段的字节数。 2.4 数据段 数据段可以包含0~8个字节的数据,从MSB(最高位)开始输出。
Hi,我是小萝卜算子 大家对简单数据类型的比较都很清楚,但是针对array、map、struct这些复杂类型,spark sql是否支持比较呢?都是怎么比较的?我们该怎么利用呢?...先给出一个结论:spark sql支持array、struct类型的比较,但不支持map类型的比较(Hive也是如此)。 那是怎么比较的呢?...先来看一下sparksql支持的数据类型 数字类型 TimestampType:代表包含字段年,月,日,时,分,秒的值 DateType:代表包含字段年,月,日的值 ByteType:代表一个字节的整数...由一个任意精度的整型非标度值和一个32位整数组成 StringType:代表一个字符串值 BinaryType:代表一个byte序列值 BooleanType:代表boolean值 Datetime类型 复杂类型...通过keyType表示key数据的类型,通过valueType表示value数据的类型。
今天纠结了好长时间 , 才解决的一个问题 , 问题原因是 求得多条数据中, 时间和日期是最大的一条数据 先前是以为只要msx 函数就可以解决的 , Select * from tableName..., 因为测试的时候是一天中的两条数据, 没有不同的日期,所以当日以为是正确的 ,然而第二天写入数据了,要取出数据,却发现没有数据, 返回空的行, 以为都是代码又有问题 了,找了半天都没有 ,仔细看看了存储过程中的代码...,发现这样返回的数据的确是空的。...这个是嵌套查询的语句。 先执行的是外部查询的语句 。 比如说有三条信息.用上面写的语句在SQL分析器中执行 分析下这样的查询 先查找的是 日期 , 日期最大是下面两条语句 。 在对比时间 。...发现时间最大的只有一 条数据, 这样第二条数据就理所当然的被取出来了。 这个是当时测试的结果 但后来我修改了数据 。第二天测试发现,数据为空了。 没有数据 。
例如报文数据 @x5B ="5"+"B"= X35 + X42 ....数据帧格式如下: 从ASCI报文帧可以看出,ASCI模式增加了起始(“:"和结束标志(回车&换行),由于报文数据每字节在ASCI模式下需要2字符进行编码,为了保证ASCI模式和RTU模式在应用级兼容,ASCI...模式数据块最大长度为252x2,所以可以计算出报文帧最大长度为1+2+2+2x252+2+2=513字符,报文顿内的字符间隔时间可以达1秒钟。...地址为0x0405,数据为0x1234,LRC校验值为0XAA。实际进行校验的数据不包含头和帧尾。 0xAA = LRC(01,06, 04,05,12,34)。...手动LRC计算方法 把原始数据两个字符组成一个字节,并进行二进制加法计算:01+06+04+05+12+34=0x56,计算二进制补码: 0x56 = 0101 0110取反: 1010 1001加1:
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