udf

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    Spark SQL을 사용하여 만든 하나의 UDF [udf]을 호출하려고하는 Spark SQL DF가 있습니다. val udfName = udf(somemethodName) val newDF = df.withColumn("columnnew", udfName(col("anotherDFColumn")) 은 내가 somemethodName 내부 val로 저장

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    파이썬을 사용하여 하이브에서 UDF를 사용했습니다. 배열 /지도 같은 구조화 된 데이터를 UDF에서 출력 할 수있는 방법이 있습니까? UDF에서 파이썬 목록을 반환하려고 시도했지만 하이브 배열로 변환 할 수 없습니다.

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    JSON 배열에서 작동하는 Hive 용 스칼라 UDF를 작성하려고합니다. org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF을 확장하고 play-json의 play.api.libs.json.parse에 의존합니다. 하이브 내에서 전화를 걸 때 java.lang.NoSuchMethodError: com.fasterxml.jackson.core.Js

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    다음과 같이 두 인접하지 않은 열을 연속 배열로 결합 할 수있는 사용자 정의 함수가 있습니다. Function MakeContig(ParamArray av() As Variant) As Variant Dim avOut() As Variant Dim i As Long Dim j As Long ReDim avOut(1

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    저는 PySpark (Spark 클러스터에 연결되는 Jupyter Notebook 내부)와 일부 UDF를 사용하고 있습니다. UDF는 추가적인 파라미터로서 목록을 취하고 I이 같은 UDF를 구성 : my_udf = F.udf(partial(my_normal_fn, list_param=list), StringType()) 모든 함수의 실행과 관련하여, 잘 작

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    내가 USD 에 모든 직원의 급여를 변환하고 싶습니다 내가 나에게 아래의 결과를 제공해야 선택 쿼리를 작성해야 내가 하이브 테이블 'EMP' id name currency_code salary_as_per_currency_code 100 Surender EUR 10 101 Raja INR 100 102 Ajay USD 5 가

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    카산드라의 사용자 정의 집계 함수에 INITCOND로 넣을 수있는 것은 무엇입니까? 간단한 유형 (예 : 튜플)의 예제 만 보았습니다. 내가 INITCOND를 생략하면 create type avg_type_1 ( accum tuple<text,int,double>, // source, count, sum avg_map map<text,dou

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    일부 데이터를 수집 한 후 최소한의 방법으로 해당 데이터를 변환하려고하는 Pig UDF가 있습니다. my_data = LOAD 'path/to/data' USING SomeCustomLoader(); my_other_data = FOREACH my_data GENERATE MyUDF(COL_1, COL_2, $param1, $param2) as outpu

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    맞춤 집계 함수를 사용하여 쿼리를 실행할 때 가끔 com.datastax.driver.core.exceptions가 발생합니다. Java 드라이버의 CodecNotFoundException 예외입니다. 집계 함수의 결과는 맵입니다. Java API에는 표준 유형의 맵에 대한 코덱이 있어야합니다. cqlsh는 "값 OrderedMapSerializedKey의

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    배열 기준 UDF를 사용하여 여러 기준을 준수하는 큰 데이터 파일에서 요소를 선택합니다. 여러 개의 적합한 요소가 있지만 수식 요소가 하나 뿐인 경우 수식이 올바르게 작동합니다. 요소는 무한정 반복됩니다. 출력 예 가능한 여러 요소 : A B C N/A N/A 실시 예 1을 출력 대상 원소 :이 관련 문제가 될 것 같다 있도록가 A A A