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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