explode

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php基础详解：implode函数和explode函数使用教程

Imploding 和 Exploding 是两个重要的 PHP 特性，可用于字符串或数组。Implode() 和 explode() 是两个内置的 PHP 函数，可以帮助我们完成这些任务。在 PHP 中处理数组和字符串时，经常需要使用 imploding 和 exploding 来进行字符串与数组的互换组合。今天icode9小编使用代码示例如何

explode炸裂函数

package SparkSQL.fun import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * _1 _2 * zs 60-70-90 * ls 70-80-90 * 求zs和ls的总成绩平均成绩 * _1 _2 * zs 60 * zs 70 * zs 90 * ls 70 * ls 80 * ls 90 */ object Expl

matplotlib------饼图

一、代码示例 import matplotlib.pyplot as plt data = [0.2456, 0.2342, 0.2890, 0.0892, 0.1420] labels = ['类别1', '类别2', '类别3', '类别4', '类别5'] explode = [0, 0.1, 0, 0, 0] color = ['#9999ff', '#ff9999

hive-day03_排序和行列转换

4、Hive查询语法(DQL) SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ... FROM table_reference [WHERE where_condition] [GROUP BY col_list] [ORDER BY col_list] [CLUSTER BY col_list | [DISTRIBUTE BY col_list] [SORT BY col_list] ] [LIMIT [offset,] rows] 4.1 全

帝国CMS图集PHP调用代码及调用图集第一张图片

<?php $str=$navinfor[morepic]; $exp=explode("\\r\\n",$str); $exp1=explode("::::::",$exp[0]); ?> <img src="<?=$exp1[1]?>" width="660"

Hive行列转换

lateral view explode 列转行 lateral view 和 explode 将 hive 一系列中复杂的 array 或者 map 结构拆分成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。思路：先用 split 函数将 C 列分割成数组；再使用 lateral view 结合 explode 炸裂。 select A, B, C_new fr

第八章_函数【explode、lateral view、列转行】

1. explode (遍历集合 UDTF函数) 说明 : 将hive 中array 数据遍历成多行, map 遍历成多行、多列(key,value) 注意 : 1. udtf 只支持 select 子语句中有一个表达式 2. explode() takes an array or a map as a parameter 只能接受一个 array或者map的参数示例

udf函数

数仓面试重灾区-Generic User-defined Table Generating Function UDTF 这玩意对数仓同学来讲，熟悉又陌生，主要一方面是大量接触，另一方面是理解上有误导，还一个就是不是太明白里头到底咋回事。场景切入关于UDTF面试场景大概有以下的问题：1、hive的udf你了解么，常用都有哪些类型

大数据开发之Hive解析Json数组

在Hive中会有很多数据是用Json格式来存储的，如开发人员对APP上的页面进行埋点时，会将多个字段存放在一个json数组中，因此数据平大数据培训台调用数据时，要对埋点数据进行解析。接下来就聊聊Hive中是如何解析json数据的。 Hive自带的json解析函数 1. get_json_object 语法：get

LATERAL VIEW EXPLODE函数详解及应用

数据说明： +-----+-----------+------------+------------+---------+---------+ |id |device_type|business_gmv|order_source|pay_money|event_day| +-----+-----------+------------+------------+---------+---------+ |10001|jingdong |16 |1 |10

lateral view、explode，一行转多行

例如数据长这个样子 idnamevalue1张三1,2,32李四4,5,6,7 想要这个样子 idnamevalue1张三11张三21张三32李四42李四52李四62李四7 实现： select id,name, single_value from table lateral view explode(split(value, ',')) test_value as single_value; 关键点：explode explod

php数组与字符串相互转换

implode 使用一个字符串将数组变成字符串 <?php $array = array('a', 'b', 'c'); $string= implode(",", $array); echo $string; // a,b,c explode — 使用一个字符串分割另一个字符串，返回一个数组 <?php // 示例 1 $string= "a,b,c"; $arr= explod

hive sql常用语句

#count查询 SELECT COUNT(*) FROM default.test_2 WHERE ds="2021-08-11"; #插入数据 insert into table default.test_2 partition(ds="{{ds}}") select "xiaoming1","551"; #删除数据 INSERT OVERWRITE TABLE default.test_2 partition(ds=

Oracle中的connect by 转成hive的 lateral view explode

目录首先我们先来看一下业务sql select t.dept,t.day,count(*) from( select regexp_substr(dept), '[^,]+', 1, level) dept,day from ( select wm_concat(dept) dept,day from baseinfo group by day ) m connect by level<= regexp_count(dept,

Hive解析Json数组超全讲解

在Hive中会有很多数据是用Json格式来存储的，如开发人员对APP上的页面进行埋点时，会将多个字段存放在一个json数组中，因此数据平台调用数据时，要对埋点数据进行解析。接下来就聊聊Hive中是如何解析json数据的。本文首发于公众号【五分钟学大数据】 Hive自带的json解析函数 1. get_

explode() 把字符串打散为数组

实例把字符串打散为数组： <?php $str = "www.runoob.com"; print_r (explode(".",$str)); ?> 输出 Array ( [0] => www [1] => runoob [2] => com ) <?php $str = 'one,two,three,four'; // 返回包含一个元素的数组 print_r(explode(',�

【OpenGL】几何着色器——Explode爆炸案例

原理：计算出法线，将顶点沿着法线方向移动自定义距离，其他不变。 // Normal visualizer // Fragment Shader // Graham Sellers // OpenGL SuperBible #version 150 precision highp float; in Fragment { vec4 color; } fragment; out vec4 output_color; void main(void)

Matplotlib--饼图显示中文乱码的解决办法

import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import font_manager my_font = font_manager.FontProperties(fname="/System/Library/Fonts/STHeiti Light.ttc") # 指定中文字体存放路径 # 构造数据 edu = [0.2515,0.3724,0.3336,0.0368,0.0057] labels = ['中专',

python可视化总结（官方教程）——2饼图

import matplotlib.pyplot as plt # Pie chart, where the slices will be ordered and plotted counter-clockwise: labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs' sizes = [15, 30, 45, 10] #explode为偏移 explode = (0, 0.1, 0, 0) #

31. Pandas使用explode实现一行变多行统计

Pandas使用explode实现一行变多行统计解决实际问题：一个字段包含多个值，怎样将这个值拆分成多行，然后实现统计比如：一个电影有多个分类、一个人有多个喜好，需要按分类、喜好做统计 1、读取数据 import pandas as pd df = pd.read_csv( "./datas/movielens-1m/movies.dat",

Databricks 第11篇：Spark SQL 查询（行转列，列转行，Lateral View）

本文分享在Azure Databricks中如何实现行转列和列转行。一，行转列在分组中，把每个分组中的某一列的数据连接在一起： collect_list：把一个分组中的列合成为数组，数据不去重，格式是['a','a','b'] collect_set：把一个分组中的列合成为集合，数据去重，格式是['a','b'] 用于连接文本数组的函

Hive中的explode使用全解(附图片详解)

数据表：表名：default.class_info，分别是班级，姓名，成绩 3列单列Explode：需求：将student这一列中数据由一行变为多行（使用split和explode,并结合lateral view函数实现） select class,student_name from default.class_info lateral view explode(split(student,','))

获取手机号码所在地接口

function getAddress($phoneNumber){ $phoneNumber = trim($phoneNumber); if (!preg_match('/^1[3456789]\d{9}$/', $phoneNumber)) { return ''; } $ch = curl_init(); $url = "https://tcc.taobao.com/

Python Matplotlib在一个画布上画多个饼图

绘图目的：对泰坦尼克号上的男女生存率绘制饼图，以直观展现男女不同的生存率数据源下载链接：https://www.kaggle.com/c/titanic/data 经过处理后的数据如下图： import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series,DataFrame from numpy.random import randn,ra

Python打包发布

天早上想起，Python项目如何打包发布呢？因此特意学习了下比较好用的为pyinstaller，可以支持在window和linux下使用 1.安装 pip install pyinstaller 2.使用格式：　　pyinstaller -F 待打包文件名 eg： pie.py import matplotlib.pyplot as plt labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', '