Author:杜七
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先寫一個處理數(shù)據(jù)的腳本,如下:
保存到test.py中,放在本地的任何地方,比如/home/duqi.yc/scripts/python/
前面那個賬號沒有財富值了。換個賬號交流。
試了一下,最簡單的。
ws['A3'].value = '=A1:D1'
打開文件不報錯,但單元格公式前面自動加了@,內容只顯示A1內容。
我用xlwings寫入FILTER函數(shù)不報錯,但也同樣現(xiàn)象(公式前自動加@,只顯示第一個單元格內容)。
順著這個一路找下去,這應該就是python庫是否支持處理動態(tài)數(shù)組問題了。
按我理解,
1)用xlwings或許可以,但得用UDF(自己定義函數(shù)功能),前提還得把xlwings插件安裝到excel里(這就不友好了,我還需要把最后做好的軟件分享給別人用,不能讓人家電腦上也得裝xlwings插件吧)。
2)用xlsxwriter確定可以,可問題是xlsxwriter不支持打開已有的excel文件,只能新建寫入,
所以我本來的想法是,先選擇一個區(qū)域單元格為整體,然后寫入試試,但沒找到具體代碼方法。
你把print寫在try里面當然會少數(shù)據(jù)。你應該try訪問fields數(shù)組并更新fields[2]的值。另一方面,從功能點上來說,使用SQL函數(shù)nvl或coalesce就能實現(xiàn),沒必要寫個UDF來實現(xiàn),你這樣做增加額外的IO消耗和工作量。如果一定要寫UDF,建議少用print,改用標準輸出實現(xiàn):sys.stdout.write()。
UDF函數(shù)是一進一出函數(shù),如hive中的substr、date_add、date_sub都是UDF函數(shù)。
hive的udf有 兩種 實現(xiàn)方式或者實現(xiàn)的API,一種是 udf 比較簡單,一種是 GenericUDF 比較復雜
注意繼承UDF類時,不會報錯、不需要實現(xiàn)抽象方法,這時需要我們重寫evaluate()方法,而且方法名必須是evaluate。
編寫一個UDF,關鍵在于自定義Java類需要繼承UDF類并實現(xiàn)evaluate()函數(shù)。
因為在hive客戶端執(zhí)行查詢時,對于 每行輸入 都會調用evaluate()函數(shù),evaluate()函數(shù)處理后的值會返回給hive。
在hive客戶端,將 xxx HiveUDF.jar 文件加載到類路徑:
1) 創(chuàng)建臨時函數(shù)語法:
2)創(chuàng)建永久函數(shù)語法
參考文章:hive自定義函數(shù)UDF的使用方法
udf(int r)
{
float s;
s=3.1415926*r*r;
return(s);
}
main()
{
int r;
for(r=10;r=20;r++)
printf("%d:%f\n",r,udf(r));
}
Java來實現(xiàn)Hive的寫法
package jsl.hive.udf;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
import org.apache.hadoop.io.Text;
public final class DomainRoot extends UDF {
public Text evaluate(Text s) {
if (s == null) {return null;}
String tmp = s.toString();
tmp = this.getDomainRoot(tmp);
return new Text(tmp);
}
private String getDomainRoot(String domain) {
throw NoneImplementException("xxxx");
}
}
如果Java的UDF需要當成常用的,不用每次add可以注冊到Hive中,
ql/src/java/org/apache/hadoop/hive/ql/exec/FunctionRegistry.java中加入
registerUDF("domain_root", UDFParseUrl.class, false);并重新編譯hive即可
下面來說說重點,通過Streaming用Python來寫處理。
關于Streaming的基礎內容:
約束:首先必須add file到hive中(當python中引用了其他如自己寫的模塊時,也需要一并add進去)
其次非常不幸,在單獨的一個查詢中,不能夠使用UDAF的函數(shù)如sum()
再次不得為中間結果數(shù)據(jù)使用cluster by或distribute by
注意:對于優(yōu)化查詢,使用cluster by或distribute by 和sort by一起非常重要
新聞標題:python寫udf函數(shù) python odf
文章地址:http://chinadenli.net/article14/dodeoge.html
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