hadoop pig udf scheme 如果不指定 scheme 当你返回一个tuple里面有大于1个fields的时候, 就必须指定schemea 不然多个field就当作一个field register myudfs.jar; A = load 'student_data' as (name: chararray, age: int, gpa: float); B = foreach A gene
hadoop pig udf scheme
如果不指定 scheme 当你返回一个tuple里面有大于1个fields的时候,
就必须指定schemea 不然多个field就当作一个field
<code> register myudfs.jar; A = load 'student_data' as (name: chararray, age: int, gpa: float); B = foreach A generate flatten(myudfs.Swap(name, age)), gpa; C = foreach B generate $2; D = limit B 20; dump D </code>
This script will result in the following error cause by line 4 ( C = foreach B generate $2;).
<code>java.io.IOException: Out of bound access. Trying to access non-existent column: 2. Schema {bytearray,gpa: float} has 2 column(s). </code>
This is because Pig is only aware of two columns in B while line 4 is requesting the third column of the tuple. (Column indexing in Pig starts with 0.) The function, including the schema, looks like this:
下面实现了一个schema,输出为4个参数,输出为两个参数,在android上面要用imei和mac去生成一个ukey,在ios平台上,要用 mac和openudid去生成一个ukey
最后返回的是一个platform,ukey
<code> package kload; import java.io.IOException; import org.apache.pig.EvalFunc; import org.apache.pig.data.Tuple; import org.apache.pig.data.TupleFactory; import org.apache.pig.impl.logicalLayer.schema.Schema; import org.apache.pig.data.DataType; /** *translate mac,imei,openudid to key */ public class KoudaiFormateUkey extends EvalFunc<tuple>{ private String ukey = null; private String platform = null; public Tuple exec(Tuple input) throws IOException { if (input == null || input.size() == 0) return null; try{ String platform = (String)input.get(0); String mac = (String)input.get(1); String imei= (String)input.get(2); String openudID = (String)input.get(3); this.getUkey(platform,mac,imei,openudID); if(this.platform == null || this.ukey == null){ return null; } Tuple output = TupleFactory.getInstance().newTuple(2); output.set(0, this.platform); output.set(1, this.ukey); return output; }catch(Exception e){ throw new IOException("Caught exception processing input row ", e); } } private String getUkey(String platform, String mac, String imei, String openudID){ String tmpStr = null; String ukey = null; int pType=-1; if(platform == null){ return null; } tmpStr = platform.toUpperCase(); if(tmpStr.indexOf("IPHONE") != -1){ this.platform = "iphone"; pType = 1001; }else if(tmpStr.indexOf("ANDROID") != -1){ this.platform = "android"; pType = 1002; }else if(tmpStr.indexOf("IPAD") != -1){ this.platform = "ipad"; pType = 1003; }else{ this.platform = "unknow"; pType = 1004; } switch(pType){ case 1001: case 1003: if(mac == null && openudID == null){ return null; } ukey = String.format("%s_%s",mac,openudID); break; case 1002: if(mac == null && imei== null){ return null; } ukey = String.format("%s_%s",mac,imei); break; case 1004: if(mac == null && imei== null && openudID == null){ return null; } ukey = String.format("%s_%s_%s",mac,imei,openudID); break; default: break; } if (ukey == null || ukey.length() == 0){ return null; } this.ukey = ukey.toUpperCase(); return this.ukey; } public Schema outputSchema(Schema input) { try{ Schema tupleSchema = new Schema(); tupleSchema.add(input.getField(0)); tupleSchema.add(input.getField(1)); return new Schema(new Schema.FieldSchema(getSchemaName(this.getClass().getName().toLowerCase(), input),tupleSchema, DataType.TUPLE)); }catch (Exception e){ return null; } } } </tuple></code>
原文地址:Hadoop Pig Udf Scheme, 感谢原作者分享。

MySQL和SQLite的主要区别在于设计理念和使用场景:1.MySQL适用于大型应用和企业级解决方案,支持高性能和高并发;2.SQLite适合移动应用和桌面软件,轻量级且易于嵌入。

MySQL中的索引是数据库表中一列或多列的有序结构,用于加速数据检索。1)索引通过减少扫描数据量提升查询速度。2)B-Tree索引利用平衡树结构,适合范围查询和排序。3)创建索引使用CREATEINDEX语句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。4)复合索引可优化多列查询,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。5)使用EXPLAIN分析查询计划,避

在MySQL中使用事务可以确保数据一致性。1)通过STARTTRANSACTION开始事务,执行SQL操作后用COMMIT提交或ROLLBACK回滚。2)使用SAVEPOINT可以设置保存点,允许部分回滚。3)性能优化建议包括缩短事务时间、避免大规模查询和合理使用隔离级别。

选择PostgreSQL而非MySQL的场景包括:1)需要复杂查询和高级SQL功能,2)要求严格的数据完整性和ACID遵从性,3)需要高级空间功能,4)处理大数据集时需要高性能。PostgreSQL在这些方面表现出色,适合需要复杂数据处理和高数据完整性的项目。

MySQL数据库的安全可以通过以下措施实现:1.用户权限管理:通过CREATEUSER和GRANT命令严格控制访问权限。2.加密传输:配置SSL/TLS确保数据传输安全。3.数据库备份和恢复:使用mysqldump或mysqlpump定期备份数据。4.高级安全策略:使用防火墙限制访问,并启用审计日志记录操作。5.性能优化与最佳实践:通过索引和查询优化以及定期维护兼顾安全和性能。

如何有效监控MySQL性能?使用mysqladmin、SHOWGLOBALSTATUS、PerconaMonitoringandManagement(PMM)和MySQLEnterpriseMonitor等工具。1.使用mysqladmin查看连接数。2.用SHOWGLOBALSTATUS查看查询数。3.PMM提供详细性能数据和图形化界面。4.MySQLEnterpriseMonitor提供丰富的监控功能和报警机制。

MySQL和SQLServer的区别在于:1)MySQL是开源的,适用于Web和嵌入式系统,2)SQLServer是微软的商业产品,适用于企业级应用。两者在存储引擎、性能优化和应用场景上有显着差异,选择时需考虑项目规模和未来扩展性。

在需要高可用性、高级安全性和良好集成性的企业级应用场景下,应选择SQLServer而不是MySQL。1)SQLServer提供企业级功能,如高可用性和高级安全性。2)它与微软生态系统如VisualStudio和PowerBI紧密集成。3)SQLServer在性能优化方面表现出色,支持内存优化表和列存储索引。


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