一.场景 val jldxx_zxzq = jldxx_with_dddf .withColumn("ZXZQ", zxzq(col("CBZQ"))) .filter(row => row.getAs("ZXZQ")!= "") // 过滤掉异常数据 // 如果存在,过滤掉抄表日期不在当前执行周期内的数据 .filter(row => row.getAs("CBRQ") >= row.g

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 //以下为ecstore filter条件所代表的含义 $FilterArray= array(         'than'=>' > '.$var,         'lthan'=>' < '.$var,         'nequal'=>' = \''.$var.'\'',         'noequal'=>' <> \''.$var.'\'',        

cstore关于后端filter条件的表现形式以及含义如下: $FILTERARRAY= ARRAY( 'THAN'=>' > '.$VAR, 'LTHAN'=>' < '.$VAR, 'NEQUAL'=>' = \''.$VAR.'\'', 'NOEQUAL'=>' <> \''.$VAR.'\'', 'TEQUAL'=>' = \''.$VAR.'\'', 'STHAN'=>' <= '.$VAR, 'BTHAN'=>' >

版权归作者所有,任何形式转载请联系作者.作者:petanne(来自豆瓣)来源:https://www.douban.com/note/301166150/ 1.多表连接查询:感觉django太NX了.  class A(models.Model):    name = models.CharField(u'名称')  class B(models.Model):    aa = models.ForeignKey(A)B.objects.filter(aa__name__contains='se

1.多表连接查询:当我知道这点的时候顿时觉得django太NX了.   class A(models.Model):     name = models.CharField(u'名称')   class B(models.Model):     aa = models.ForeignKey(A) B.objects.filter(aa__name__contains='searchtitle') 1.5 我叫它反向查询,后来插入记录1.5,当我知道的时候瞬间就觉得django太太太NX了.  

1.多表连接查询:当我知道这点的时候顿时觉得django太NX了.  class A(models.Model):    name = models.CharField(u'名称')  class B(models.Model):    aa = models.ForeignKey(A)B.objects.filter(aa__name__contains='searchtitle') 1.5 我叫它反向查询,后来插入记录1.5,当我知道的时候瞬间就觉得django太太太NX了.  class

<pre name="code" class="html">Filter Conditions 过滤条件: Rsyslog 提供4种不同类型的"filter 条件" "传统的" severity and facility 基于selectors: 基于属性的过滤器 基于表达式的过滤 Selectors 选择器 选择器是过滤消息传统的方式, 它们被保存在 rsyslog 使用原来的语法, 因为它是众所周知的,高效和用

一.keyword 字段和keyword数据类型    1.测试准备数据 POST /forum/article/_bulk { "index": { "_id": 1 }} { "articleID" : "XHDK-A-1293-#fJ3", "userID" : 1, "hidden": false, "postDate": "2017-01-01&q

原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处. 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/spark/rbo/ 本文所述内容均基于 2018年9月10日 Spark 最新 Release 2.3.1 版本.后续将持续更新 Spark SQL 架构 Spark SQL 的整体架构如下图所示 从上图可见,无论是直接使用 SQL 语句还是使用 DataFrame,都会经过如下步骤转换成 DAG 对 RDD 的操作 Parser 解析 SQL,生成 Unresolve

--------------------- 本节内容: · Spark转换 RDD操作实例 · Spark行动 RDD操作实例 · 参考资料 --------------------- 关于学习编程方式的,每个人都有自己的方式.对我个人来说,最好的方法还是多动手写demo,要多写代码,才能理解的更加深刻,本节以例子的形式讲解各个Spark RDD的使用方法和注意事项,本文一共讲解了20个RDD的使用demo. 一.Spark转换 RDD操作实例 RDD转换操作返回的是RDD,而行动操作返回的是其

文章目录 DSL语法 概述 实例操作 SQL语法 概述 实例操作 DSL语法 概述 1.查看全表数据 -- DataFrame.show 2.查看部分字段数据(有4种方法)  (1) DataFrame.select("字段名称").show  (2) DataFrame.select($"字段名称").show(推荐)  (3) DataFrame.select(col("字段名称")).show  (4) DataFrame.select(D

Spark憋了一年半的大招后,发布了3.0版本,新特性主要与Spark SQL和Python相关.这也恰恰说明了大数据方向的两大核心:BI与AI.下面是本次发布的主要特性,包括性能.API.生态升级.数据源.SQL兼容.监控和调试等方面的升级. 本次主要整理了性能方面的优化,包括了自适应查询与动态分区裁剪. 1 自适应查询 AQE,Adaptive Query Execution,说的简单点就是让Spark在运行中根据搜集到的信息灵活采取优化手段,提升性能. 说起这个可以先回想下Spark的发展

多条件搜索在很多网站上都有用到,比如京东,淘宝,51cto,等等好多购物教育网站上都有,当然网上也有很多开源的比楼主写的好的多了去了,仅供参考,哈哈 先来一张效果图吧,不然幻想不出来是什么样的,前端样式很low,毕竟主要是说后台的嘛,前端为了简单测试就简单的写出来啦,喜欢好的样式可以自己去调哈 写后台的应该都知道先从数据库方面入手,所以我们先来设计数据库 数据库设计 1.视频video class Video(models.Model): status_choice = ( (0, u'下线')

这里有一篇很好的文章,很不错,翻译和整理了一下,英文不错的,建议直接看原文:http://euphonious-intuition.com/2013/05/all-about-elasticsearch-filter-bitsets/ elasticsearch里面有BOOL filter.AND.OR.NOT filter,这几个看起来很相似,都有什么区别呢?什么时候用boolfilter?什么时候用AND filter呢? 事实上,bool filter和AND .OR.NOT filter

转自:http://www.douban.com/note/301166150/   django model filter 条件过滤,及多表连接查询.反向查询,某字段的distinct   1.多表连接查询:当我知道这点的时候顿时觉得django太NX了.   class A(models.Model):     name = models.CharField(u'名称')   class B(models.Model):     aa = models.ForeignKey(A) B.obj

环境:centos6.0 虚拟机 搭建单机版本的spark 前提条件:搭建好hadoop环境 1. 下载scala进行安装 只需要设置环境变量SCALA_HOME和PATH即可 export SCALA_HOME=/home/hadoop/bigdater/scala export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin 2. 修改hadoop的core-site.xml文件,添加用户代理控制 hadoop.proxyuser.sparkuser.hosts=* hadoop.pr

1.构建批量删除按钮 2.filter过滤 3.总结+coding代码 1.构建批量删除按钮 1.admin中每个页面默认都有 2.stark之构建批量删除 3.coding {% extends 'base.html' %} {% block title %} <title>list页面</title> {% endblock %} {% block header %} <h3>list页面</h3> {% endblock %} {% block con

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(1)在倒排索引中查找搜索串,获取document list date来举例 word doc1 doc2 doc3 2017-01-01 * *2017-02-02  *   *2017-03-03 *   * * filter:2017-02-02 到倒排索引中一找,发现2017-02-02对应的document list是doc2,doc3 (2)为每个在倒排索引中搜索到的结果,构建一个bitset,[0, 0, 0, 1, 0, 1] 非常重要 使用找到的doc list,构建一个bit

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