当我们谈论MyBatis自定义类型处理器时，实际上在解决一个非常有趣且实用的问题：如何在我们的Java应用程序中处理数据库中的复杂数据类型。...具体来说，我们将探讨如何使用MyBatis来处理一个特殊的场景—将Java对象中的JSONObject类型属性映射到数据库中的VARCHAR类型字段。 首先，让我们从一个简单的场景开始。...JSONObject是阿里巴巴的FastJSON库提供的一种表示JSON对象的数据结构，通常用于处理复杂的、动态的数据。我们希望能够将这个Java对象存储到数据库中，并在需要的时候从数据库中取回。...应用场景 现在，让我们来看一个实际的应用场景。假设我们有一个User类，其中有一个metadata字段，用于存储用户的元数据，这个元数据是一个复杂的JSON对象。...; // 省略构造函数和其他方法 } 在数据库中，我们可以将这个metadata字段映射到一个VARCHAR类型的列。
索引是如何工作的 首先，我们先创建t_user_action_log表，方便下面进行演示。...加索引前Extra的值是Using Where，type的值为ALL，加索引后Extra的值为空，type的值为ref，表示使用引用。 那么为什么索引会提高查询速度呢？...原因是索引会根据索引值进行分类，这样就不用再进行全表扫描了。 ? 示意图 比如上图，action值为2的索引值分类存储在了索引空间，可以快速地查询到索引值所对应的列。...如何使用 下面介绍一下如何使用SQL创建、查看和删除索引。...这一列创建一个长度为16的索引： CREATE INDEX index_ip_addr ON t_user_action_log (ip_address(16)); 使用ALTER语句创建，语法如下：
**查询总行数：** 取别名 **查询某列为null的行：** **输出list类型，list中每个元素是Row类：** 查询概况 去重set操作 随机抽样 --- 1.2 列元素操作 --- **获取...**其中，monotonically_increasing_id()生成的ID保证是单调递增和唯一的，但不是连续的。...，一列为分组的组名，另一列为行总数 max(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最大值 mean(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 min(*cols) ——...计算每组中一列或多列的最小值 sum(*cols) —— 计算每组中一列或多列的总和 — 4.3 apply 函数 — 将df的每一列应用函数f： df.foreach(f) 或者 df.rdd.foreach...： Pyspark DataFrame是在分布式节点上运行一些数据操作，而pandas是不可能的； Pyspark DataFrame的数据反映比较缓慢，没有Pandas那么及时反映； Pyspark
columnName1 dataType [default expr(这是默认值)], ... ) 圆括号里可以包含多个列定义，每个列定义之间用英文逗号(,)隔开，最后一个列定义不需要逗号...枚举类型，该列的值只能是enum后括号里多个值的其中之一 set('value1','value2',...)...集合类型，该列的值可以是set后括号里多个值的其中几个 #例句： create table t_test ( #整形通常用int test_id int, #小数定义 test_price...，而是用单引号；增加字段时，如果数据表中已有数据记录，除非给新增的列指定了默认值， 否则新增的数据列不可指定为非空约束，因为那些已有的记录在新增列上肯定是空。 ...修改列定义： alter table tableName modify columnName dataType [default expr] [first | after columnName]; 上面语法中的
举个例子，假设有一个DataFrame df，它包含10亿行，带有一个布尔值is_sold列，想要过滤带有sold产品的行。...下图还显示了在 PySpark 中使用任意 Python 函数时的整个数据流，该图来自PySpark Internal Wiki....数据帧转换为一个新的数据帧，其中所有具有复杂类型的列都被JSON字符串替换。...42 的键 x 添加到 maps 列中的字典中。...作为输入列，传递了来自 complex_dtypes_to_json 函数的输出 ct_cols，并且由于没有更改 UDF 中数据帧的形状，因此将其用于输出 cols_out。
摘要 PySpark作为工业界常用于处理大数据以及分布式计算的工具，特别是在算法建模时起到了非常大的作用。PySpark如何建模呢？...在这篇文章中，笔者在真实的数据集中手把手实现如何预测用户在不同品类的各个产品的购买行为。 如果有兴趣和笔者一步步实现项目，可以先根据上一篇文章的介绍中安装PySpark，并在网站中下载数据。...让我们核对一下train上的行数。Pandas和Spark的count方法是不同的。 4. 插补缺失值 通过调用drop()方法，可以检查train上非空数值的个数，并进行测试。...让我们从一个列中选择一个名为“User_ID”的列，我们需要调用一个方法select并传递我们想要选择的列名。...直观上，train1和test1中的features列中的所有分类变量都被转换为数值，数值变量与之前应用ML时相同。我们还可以查看train1和test1中的列特性和标签。
PySpark如何建模呢？这篇文章手把手带你入门PySpark，提前感受工业界的建模过程！ 任务简介 在电商中，了解用户在不同品类的各个产品的购买力是非常重要的！...这将有助于他们为不同产品的客户创建个性化的产品。在这篇文章中，笔者在真实的数据集中手把手实现如何预测用户在不同品类的各个产品的购买行为。...让我们核对一下train上的行数。Pandas和Spark的count方法是不同的。 4. 插补缺失值 通过调用drop()方法，可以检查train上非空数值的个数，并进行测试。...让我们从一个列中选择一个名为“User_ID”的列，我们需要调用一个方法select并传递我们想要选择的列名。select方法将显示所选列的结果。...直观上，train1和test1中的features列中的所有分类变量都被转换为数值，数值变量与之前应用ML时相同。我们还可以查看train1和test1中的列特性和标签。
摘要 PySpark作为工业界常用于处理大数据以及分布式计算的工具，特别是在算法建模时起到了非常大的作用。PySpark如何建模呢？...在这篇文章中，笔者在真实的数据集中手把手实现如何预测用户在不同品类的各个产品的购买行为。 如果有兴趣和笔者一步步实现项目，可以先根据上一篇文章的介绍中安装PySpark，并在网站中下载数据。...让我们核对一下train上的行数。Pandas和Spark的count方法是不同的。 4. 插补缺失值 通过调用drop()方法，可以检查train上非空数值的个数，并进行测试。...让我们从一个列中选择一个名为“User_ID”的列，我们需要调用一个方法select并传递我们想要选择的列名。...直观上，train1和test1中的features列中的所有分类变量都被转换为数值，数值变量与之前应用ML时相同。
PySpark作为工业界常用于处理大数据以及分布式计算的工具，特别是在算法建模时起到了非常大的作用。PySpark如何建模呢？这篇文章手把手带你入门PySpark，提前感受工业界的建模过程！...在这篇文章中，笔者在真实的数据集中手把手实现如何预测用户在不同品类的各个产品的购买行为。 如果有兴趣和笔者一步步实现项目，可以先根据上一篇文章的介绍中安装PySpark，并在网站中下载数据。...让我们核对一下train上的行数。Pandas和Spark的count方法是不同的。 4. 插补缺失值 通过调用drop()方法，可以检查train上非空数值的个数，并进行测试。...让我们从一个列中选择一个名为“User_ID”的列，我们需要调用一个方法select并传递我们想要选择的列名。...直观上，train1和test1中的features列中的所有分类变量都被转换为数值，数值变量与之前应用ML时相同。我们还可以查看train1和test1中的列特性和标签。
来自：juejin.im/post/5cb1dec9f265da0382610968 About MySQL MySQL（读作/maɪ ˈsiːkwəl/“My Sequel”）是一个开放源码的关系数据库管理系统...在其官方的Benchmarks中，只读的性能超过了每秒一百万次： 读写的性能接近每秒二十五万次： MySQL Index Why Index 从概念上讲，数据库是数据表的集合，数据表是数据行和数据列的集合...索引是如何工作的 首先，在你的MySQL上创建t_user_action_log 表，方便下面进行演示。 CREATE DATABASE `ijiangtao_local_db_mysql` /*!...比如上图，action值为2的索引值分类存储在了索引空间，可以快速地查询到索引值所对应的列。 如何使用 下面介绍一下如何使用SQL创建、查看和删除索引。...使用explain分析查询语句 前面已经演示过如何使用explain命令分析查询语句了，这里再解释一下其中几个有参考价值的字段的含义： select_type select_type表示查询中每个select
但是除了方便之余，我们还要思考一下这个 Apache-DBUtils 是如何实现的。 例如在查询的时候，提供的是可变参数的，那么如何将这些可变参数进行参数的设置，进行查询的呢？...下面我们来自己写一个简单的自定义 DBUtils，看看实现的基本原理。 元数据 1....存在的问题 在上面我们描述中，可以发现我们想要实现一个自定义的 DBUtils 工具的话，首先要可以知道如何知道查询的 字段名、参数个数等。...对象通过 getMetaData 方法获取而来，ResultSetMetaData可用于获取有关ResultSet对象中列的类型和属性的信息。...获取每列的列名: " + columnName); } } 4.小结 元数据: 描述数据的数据. mysql元数据: 用来定义数据库, 表 ,列信息的 eg: 参数的个数, 列的个数
// 获取列值 Object columnVal=rs.getObject(i+1); // 获取列的别名:列的别名，使用类的属性名充当...当指针指向一行时, 可以通过调用 getXxx(int index) 或 getXxx(int columnName) 获取每一列的值。...column)：获取指定列的别名 } getColumnCount()：返回当前 ResultSet 对象中的列数。...getColumnDisplaySize(int column)：指示指定列的最大标准宽度，以字符为单位。 isNullable(int column)：指示指定列中的值是否可以为 null。...isAutoIncrement(int column)：指示是否自动为指定列进行编号，这样这些列仍然是只读的。 问题1：得到结果集后, 如何知道该结果集中有哪些列 ？ 列名是什么？
或者直接给出密码： mysql -u[username] -p[password] #中括号中的变量需要替换指定值 如果刚安装好 MySQL，超级用户 root 是没有密码的，故直接回车即可进入到 MySQL...test 数据库中 user 表的 select 权限。...3.2.5 查看用户权限 方法一：可以从 mysql.user 表中查看所有用户的信息，包括用户的权限。...其实就是如何实现存储数据，如何为存储的数据建立索引以及如何更新，查询数据等技术实现的方法。 以学生表为例，演示数据表的创建。...第三，设置自增时，可以指定自增的起始值，MySQL 默认是从 1 开始自增，比如 QQ 号是从 10000 开始的。
其中k为分解成低维的维数，一般远比m和n小。...3) iterations :在矩阵分解用交替最小二乘法求解时，进行迭代的最大次数。这个值取决于评分矩阵的维度，以及评分矩阵的系数程度。一般来说，不需要太大，比如5-20次即可。默认值是5。 ...4) lambda: 在 python接口中使用的是lambda_,原因是lambda是Python的保留字。这个值即为FunkSVD分解时对应的正则化系数。...将数据解压后，我们只使用其中的u.data文件中的评分数据。这个数据集每行有4列，分别对应用户ID，物品ID，评分和时间戳。由于我的机器比较破，在下面的例子中，我只使用了前100条数据。...： u'196\t242\t3\t881250949' 可以看到数据是用\t分开的，我们需要将每行的字符串划开，成为数组，并只取前三列，不要时间戳那一列。
定义客户流失变量：1—在观察期内取消订阅的用户，0—始终保留服务的用户 由于数据集的大小，该项目是通过利用apache spark分布式集群计算框架，我们使用Spark的Python API，即PySpark...下面一节将详细介绍不同类型的页面 「page」列包含用户在应用程序中访问过的所有页面的日志。...下面的图表表明，流失的用户通常来自加州和新泽西州，大部分付费用户都离开了音乐应用程序，而取消订阅的男性多于女性。 加利福尼亚州和纽约州的人口往往更为密集，因此可能会有更高的流失率和更高的整体参与度。...# 我们切换到pandas数据帧 df_user_pd = df_user.toPandas() # 计算数值特征之间的相关性 cormat = df_user_pd[['nact_perh','nsongs_perh...40] 梯度增强树GB分类器 maxDepth（最大树深度，默认值=5）：[4，5] maxIter（最大迭代次数，默认值=20）：[20，100] 在定义的网格搜索对象中，每个参数组合的性能默认由4次交叉验证中获得的平均
TBLname】表名 将需要建立的表格名存入在txt中，读取表格获取 -- 如果是整个数据库移植，可以通过查询目标数据库的表名获取 show tables; 【Ⅱ....= t3.COLUMN_NAME 以其中一张表为例，在Oracle中查询结果的前5行如下 每一行对应其中一列的元数据信息，分别为【列名】【数据类型】【数据长度】【数据精度】【列备注】【表备注】 读取到...【列名】 【列的数据格式】【类的备注】 由于【列的数据格式】从Oracle中抽取，需要更改为与HIVE共有或兼容的格式，需要做以下的数据类型转换： timestamp => long , number...列的数据类型 # dataScale 类列的长度 # dataScope 小数类列的精度 # columnComment 列的备注 def oracal2Hive(columnName...= col_info[2] # 获取表元素据-列值长度 dataScope = col_info[3] # 获取表元素据-列值精度 columnComment
MySQL索引是如何提高查询效率的呢？...在其官方的Benchmarks中，只读的性能超过了每秒一百万次： 读写的性能接近每秒二十五万次： MySQL Index Why Index 从概念上讲，数据库是数据表的集合，数据表是数据行和数据列的集合...索引是如何工作的 首先，在你的MySQL上创建t_user_action_log 表，方便下面进行演示。 CREATE DATABASE `ijiangtao_local_db_mysql` /*!...比如上图，action值为2的索引值分类存储在了索引空间，可以快速地查询到索引值所对应的列。 如何使用 下面介绍一下如何使用SQL创建、查看和删除索引。...使用explain分析查询语句 前面已经演示过如何使用explain命令分析查询语句了，这里再解释一下其中几个有参考价值的字段的含义： select_type select_type表示查询中每个select
，输出originalCategory，我们可以取回我们的原始标签（这是基于列的元数据推断得到的）： id categoryIndex originalCategory 0 0.0 a 1 2.0 b...- min) + min \end{equation} $$ 注意：值为0也有可能被转换为非0值，转换的输出将是密集向量即便输入是稀疏向量； from pyspark.ml.feature import...，接收特征向量，输出含有原特征向量子集的新的特征向量，这对于对向量列做特征提取很有用； VectorSlicer接收包含指定索引的向量列，输出新的向量列，新的向量列中的元素是通过这些索引指定选择的，有两种指定索引的方式...，类似R中的公式用于线性回归一样，字符串输入列会被one-hot编码，数值型列会被强转为双精度浮点，如果标签列是字符串，那么会首先被StringIndexer转为double，如果DataFrame中不存在标签列...(10, Array[(2,1.0),(3,1.0),(5,1.0)])表示空间中有10个元素，集合包括元素2，3，5，所有非零值被看作二分值中的”1“； from pyspark.ml.feature
Pandas_UDF是在PySpark2.3中新引入的API，由Spark使用Arrow传输数据，使用Pandas处理数据。...具体执行流程是，Spark将列分成批，并将每个批作为数据的子集进行函数的调用，进而执行panda UDF，最后将结果连接在一起。...下面的示例展示如何创建一个scalar panda UDF，计算两列的乘积： import pandas as pd from pyspark.sql.functions import col, pandas_udf...此外，在应用该函数之前，分组中的所有数据都会加载到内存，这可能导致内存不足抛出异常。 下面的例子展示了如何使用groupby().apply() 对分组中的每个值减去分组平均值。...级数到标量值，其中每个pandas.Series表示组或窗口中的一列。 需要注意的是，这种类型的UDF不支持部分聚合，组或窗口的所有数据都将加载到内存中。
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