


Mengoptimumkan Penetapan Tarikh Menjadi_Aktif dalam Spark SQL Menggunakan Fungsi Tetingkap
Contoh ini menunjukkan penetapan tarikh became_active
kepada data log masuk pengguna, dengan mengambil kira tetingkap masa tertentu. Walaupun pendekatan fungsi tetingkap mudah mungkin kelihatan mencukupi, penyelesaian yang lebih mantap, terutamanya untuk versi Spark yang lebih lama, dibentangkan di bawah.
Spark 3.2 dan Kemudian
Spark 3.2 dan versi yang lebih baru menawarkan tetingkap sesi (SPARK-10816, SPARK-34893), memudahkan tugas ini dengan ketara. Fungsi terbina dalam ini secara langsung menangani pengenalan sesi dan penetapan tarikh. Rujuk dokumentasi Spark untuk butiran tentang menggunakan tetingkap sesi.
Versi Spark Sebelum 3.2
Untuk versi Spark sebelum 3.2, pendekatan berbilang langkah diperlukan:
- Import Fungsi yang Diperlukan:
import org.apache.spark.sql.expressions.Window import org.apache.spark.sql.functions.{coalesce, datediff, lag, lit, min, sum}
- Tentukan Windows:
val userWindow = Window.partitionBy("user_name").orderBy("login_date") val userSessionWindow = Window.partitionBy("user_name", "session")
- Pengenalan Sesi:
Langkah ini menentukan permulaan sesi pengguna baharu berdasarkan jurang 5 hari dalam tarikh log masuk.
val newSession = (coalesce( datediff($"login_date", lag($"login_date", 1).over(userWindow)), lit(0) ) > 5).cast("bigint") val sessionized = df.withColumn("session", sum(newSession).over(userWindow))
- Tarikh Log Masuk Terawal setiap Sesi:
Akhir sekali, tarikh log masuk terawal dalam setiap sesi ditetapkan sebagai tarikh became_active
.
val result = sessionized .withColumn("became_active", min($"login_date").over(userSessionWindow)) .drop("session")
Kaedah ini mengisi lajur became_active
dengan berkesan untuk setiap pengguna, mematuhi rangka masa yang ditetapkan, memberikan penyelesaian yang lebih bersih daripada pendekatan rekursif untuk versi pra-3.2 Spark. Lajur session
, digunakan sebagai perantara, kemudiannya digugurkan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menetapkan Tarikh Became_Active dengan Cekap kepada Data Log Masuk Pengguna Menggunakan Fungsi Spark SQL Window?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Mysqlviewshavelimitations: 1) theDon'tsupportallsqloperations, bintikDatamanipulationThroughviewswithjoinsorsubqueries.2) merekacanimpactperformance, terutamanya dengan komplekssum

Betul -betul

Mysqldoes'timposeahardlimitontriggers, butpracticalfactorsDeterminetheirefectiveus

Ya, It'sSsafetostoreBlobDatainMysql, ButConserthySefactors: 1) Storagespace: BlobScanconsumesignificantspace, PotensiCreaseScostSandSlowingPerformance.2)

Menambah pengguna MySQL melalui antara muka web PHP boleh menggunakan sambungan MySQLI. Langkah -langkah adalah seperti berikut: 1. Sambungkan ke pangkalan data MySQL dan gunakan sambungan MySQLI. 2. Buat pengguna, gunakan pernyataan CreateUser, dan gunakan fungsi kata laluan () untuk menyulitkan kata laluan. 3. Mencegah suntikan SQL dan gunakan fungsi mysqli_real_escape_string () untuk memproses input pengguna. 4. Berikan kebenaran kepada pengguna baru dan gunakan pernyataan geran.

Mysql'sblobissusuipableforstoringbinarydatawithinarelationaldatabase, sementara

Toaddauserinmysql, gunakan: createuser'username '@' host'identifiedby'password '; here'showtodoitsecurely: 1) choosethehostcareflelytocon trolaccess.2) SetResourcelImitSwithOptionsLikeMax_queries_per_hour.3) USESTRONG, UNIQUEPASSWORDS.4) Enforcessl/TLSConnectionswith

Toavoidcommonmistakeswithstringdatatypesinmysql, fahamistringtypenuances, choosetherighttype, danManageencodingandcollationsettingsefectively.1) usecharfarfixed-lengthstrings, varcharforvariable-length, andtext/blobforlargerdata.2)


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

mPDF
mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),

Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
