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Elasticsearch Mapping之字段类型（field datatypes）

numeric datatypes(数字类型) long、integer、short、byte、double、float、half_float、scaled_float。...Geo datatypes 地图数据类型。 geo_point 地图坐标；存储经纬度。

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ORA-00932: inconsistent datatypes: expected - got CLOB

另外一个比较表现突出的是返回ORA-00932: inconsistent datatypes: expected - got CLOB错误，即不一致的数据类型，获得CLOB数据类型。...---------------------------------------------------------- 30/13 PL/SQL: ORA-00932: inconsistent datatypes...expected - got CLOB 30/13 PL/SQL: SQL Statement ignored 898/13 PL/SQL: ORA-00932: inconsistent datatypes...id,wm_concat(val) new_val from t8 group by id * ERROR at line 1: ORA-00932: inconsistent datatypes

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0基础学习PyFlink——用户自定义函数之UDTAF

([DataTypes.FIELD('name', DataTypes.STRING()), DataTypes.FIELD('english', DataTypes.FLOAT()), DataTypes.FIELD..."name", DataTypes.STRING()), DataTypes.FIELD("score", DataTypes.FLOAT()), DataTypes.FIELD("class", DataTypes.STRING...([DataTypes.FIELD("name", DataTypes.STRING()), DataTypes.FIELD("score", DataTypes.FLOAT()), DataTypes.FIELD...(DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD("name", DataTypes.STRING()), DataTypes.FIELD("score", DataTypes.FLOAT...DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD("name", DataTypes.STRING()), DataTypes.FIELD("score", DataTypes.FLOAT

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0基础学习PyFlink——用户自定义函数之UDF

([DataTypes.FIELD('word', DataTypes.STRING())]) tab_source = t_env.from_elements(map(lambda i: Row...下面我们看下入参不同时，UDF怎么写入参并非表中一行（Row） @udf(result_type=DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD("lower_word", DataTypes.STRING...result_type我们设置为一个DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD(“lower_word”, DataTypes.STRING())])。...([DataTypes.FIELD('word', DataTypes.STRING())]) tab_source = t_env.from_elements(map(lambda i: Row...([DataTypes.FIELD("lower_word", DataTypes.STRING())]), input_types=[DataTypes.STRING()]) def colFunc

6263 0

sequlize 查询时间范围和多表查询

where['createdAt'] = { [Op.between]: [createdAtFrom,createdAtTo] }) 多表查询首先有两个表用户表 const { DataTypes..., allowNull: true, comment: '头像' }, register_date:{ type: DataTypes.DATE..., allowNull: true, comment: '注册日期' }, login_date:{ type: DataTypes.DATE...: true, comment: '标签' }, signature:{ type: DataTypes.STRING, allowNull...: true, comment: '座右铭' }, email:{ type: DataTypes.STRING, allowNull:

3.4K3 0

Spark UDF1 返回复杂结构

构建MapType的json String mapTypeJson = DataTypes.createMapType(DataTypes.StringType, DataTypes.StringType...(DataTypes.StringType).json()); String mapTypeJson = DataTypes.createMapType(DataTypes.StringType, arrayStringDataType...(DataTypes.StringType).json()); String mapTypeJson = DataTypes.createMapType(DataTypes.StringType, DataTypes.FloatType...("street", DataTypes.StringType, true)); structFieldList.add(DataTypes.createStructField("city...", DataTypes.StringType, true)); String jsonStr = DataTypes.createStructType(structFieldList)

4.2K3 0

客快物流大数据项目（一百零一）：实时OLAP开发

" => DataTypes.IntegerType case "UInt64" => DataTypes.LongType //DataTypes.IntegerType; case "UInt32..." => DataTypes.LongType case "UInt16" => DataTypes.IntegerType case "UInt8" => DataTypes.IntegerType...> DataTypes.FloatType case "Float64" => DataTypes.DoubleType case "Decimal32" => DataTypes.createDecimalType..." => DataTypes.StringType case "FixedString" => DataTypes.StringType case "Nothing" => DataTypes.NullType...DataTypes.LongType => "Int64" case DataTypes.DateType => "DateTime" case DataTypes.TimestampType

1.5K7 1

0基础学习PyFlink——用户自定义函数之UDAF

([DataTypes.FIELD('name', DataTypes.STRING()), DataTypes.FIELD('score', DataTypes.FLOAT()), DataTypes.FIELD...([DataTypes.FIELD("max", DataTypes.FLOAT()), DataTypes.FIELD("max tag", DataTypes.STRING()), DataTypes.FIELD...([DataTypes.FIELD("max", DataTypes.FLOAT()), DataTypes.FIELD("max tag", DataTypes.STRING()), DataTypes.FIELD...([DataTypes.FIELD('name', DataTypes.STRING()), DataTypes.FIELD('score', DataTypes.FLOAT()), DataTypes.FIELD...([DataTypes.FIELD('name', DataTypes.STRING()), DataTypes.FIELD('score', DataTypes.FLOAT()), DataTypes.FIELD

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Spark SQL 用户自定义函数UDF、用户自定义聚合函数UDAF 教程（Java踩坑教学版）

( "a", DataTypes.StringType, true )); structFields.add(DataTypes.createStructField( "b", DataTypes.StringType..., true )); structFields.add(DataTypes.createStructField( "c", DataTypes.StringType, true ));...( "field1", DataTypes.StringType, true )); return DataTypes.createStructType( structFields );...( "a", DataTypes.StringType, true )); structFields.add(DataTypes.createStructField( "b", DataTypes.StringType...( "a", DataTypes.StringType, true )); structFields.add(DataTypes.createStructField( "b", DataTypes.StringType

4.2K8 1

0基础学习PyFlink——不可以用UDTAF装饰器装饰function的原因分析

()) def add(i, j): return i + j @udtf(result_types=[DataTypes.BIGINT(), DataTypes.BIGINT()]) def range_emit...(s, e): for i in range(e): yield s, i @udaf(result_type=DataTypes.FLOAT(), func_type="pandas") def...mean_udaf(v): return v.mean() 但是没有见到udtaf修饰function的案例，比如 # 错误的 @udtaf(result_type=DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD...("word", DataTypes.STRING()) , DataTypes.FIELD("count", DataTypes.BIGINT())]), accumulator_type=DataTypes.ROW...([DataTypes.FIELD("word", DataTypes.STRING())]), func_type="general") def lower(line): yield Row('a'

2612 0

spark 编写udaf函数求中位数

("nums",DataTypes.IntegerType,true)); inputSchema=DataTypes.createStructType(inputFields);...List bufferFields = new ArrayList(); bufferFields.add(DataTypes.createStructField...("datas",DataTypes.StringType,true)); bufferSchema=DataTypes.createStructType(bufferFields);...{ return bufferSchema; } @Override public DataType dataType() { return DataTypes.DoubleType...(DataTypes.IntegerType)); sqlContext.udf().register("media",new MedianUdaf()); sqlContext.sql

1.3K4 1

Spark必知必会 | Spark SQL自定义函数UDF、UDAF聚合函数以及开窗函数的使用

5.2K1 0

Spark UDF1 输入复杂结构

("name", DataTypes.StringType, true)); // age structFieldList.add(DataTypes.createStructField...(DataTypes.createArrayType(AddressEntity.dataType()).json()); structFieldList.add(DataTypes.createStructField...(DataTypes.createArrayType(DataTypes.StringType).json()); structFieldList.add(DataTypes.createStructField...("street", DataTypes.StringType, true)); structFieldList.add(DataTypes.createStructField("city...", DataTypes.StringType, true)); String jsonStr = DataTypes.createStructType(structFieldList)

3.3K0 0

如何开发ERP（离散制造-MTO）系统中的技术管理板块（附架构图+流程图+代码参考）

3621 0

SQL，PLSQL 数据类型一览表

The following is a list of datatypes available in Oracle....Character Datatypes The following are the Character Datatypes in Oracle: Data Type Syntax Oracle 9i Oracle...(backward compatible) Numeric Datatypes The following are the Numeric Datatypes in Oracle: Data Type...For example:interval day(2) to second(6) Large Object (LOB) Datatypes The following are the LOB Datatypes...Rowid Datatypes The following are the Rowid Datatypes in Oracle: Data Type Syntax Oracle 9i Oracle 10g

6063 0

如何开发ERP（离散制造-MTO）系统中的生产管理板块（附架构图+流程图+代码参考）

, primaryKey: true, autoIncrement: true }, code: DataTypes.STRING, name: DataTypes.STRING, uom: DataTypes.STRING...}, wo_no: DataTypes.STRING, sales_order_no: DataTypes.STRING, material_id: DataTypes.BIGINT, qty: DataTypes.DECIMAL...DataTypes.BIGINT, material_id: DataTypes.BIGINT, qty: DataTypes.DECIMAL(18,6), picked_qty: { type: DataTypes.DECIMAL..., report_qty: DataTypes.DECIMAL(18,6), report_time: DataTypes.DATE, report_user: DataTypes.STRING, is_ok...: true }, work_order_id: DataTypes.BIGINT, material_id: DataTypes.BIGINT, qty: DataTypes.DECIMAL(18,6

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【Spark篇】---SparkSql之UDF函数和UDAF函数

String t1) throws Exception { return t1.length(); } }, DataTypes.IntegerType...t1, Integer t2) throws Exception { return t1.length()+t2; } } ,DataTypes.IntegerType...("name", DataTypes.StringType, true)); StructType schema = DataTypes.createStructType(fields)...(Arrays.asList(DataTypes.createStructField("bffer111", DataTypes.IntegerType, true))); }...(Arrays.asList(DataTypes.createStructField("nameeee", DataTypes.StringType, true))); }

1.4K2 0

如何开发一套EHS健康安全环境管理系统中的健康管理板块？（附架构图+流程图+代码参考）

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0基础学习PyFlink——用户自定义函数之UDTF

@udtf(result_types=[DataTypes.STRING()], input_types=row_type_tab_source) def rowFunc(row):...pyflink.table import (EnvironmentSettings, TableEnvironment, Schema) from pyflink.table.types import DataTypes....build() t_env = TableEnvironment.create(env_settings) row_type_tab_source = DataTypes.ROW...([DataTypes.FIELD('word', DataTypes.STRING())]) tab_source = t_env.from_elements(map(lambda i: Row...().not_null()) \ .column("count", DataTypes.BIGINT()) \ .primary_key("word") \

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0基础学习PyFlink——使用datagen生成流式数据

stream_execution_environment=stream_execute_env) 定义行结构 schame = Schema.new_builder().column('seed', DataTypes.INT...(DataTypes.INT())) \ .build() table_descriptor...(DataTypes.STRING(), DataTypes.INT())) \ .build()...(DataTypes.STRING())) \ .build()...([DataTypes.FIELD("id", DataTypes.BIGINT()), DataTypes.FIELD("data", DataTypes.STRING())])) \

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