在mysql中自定義的函數(shù)怎么調(diào)用？調(diào)用，例如：選擇函數(shù)名（參數(shù)列表）。MySQL中的UDF（user-defined function）可以編寫一些方法或函數(shù)，然后調(diào)用它們，它們可以在SQL語句中調(diào)

在mysql中自定義的函數(shù)怎么調(diào)用？

調(diào)用，例如：選擇函數(shù)名（參數(shù)列表）。

MySQL中的UDF（user-defined function）可以編寫一些方法或函數(shù)，然后調(diào)用它們，它們可以在SQL語句中調(diào)用。

DROP FUNCTION CalculateAmount

CREATE FUNCTION CalculateAmount（userid INT）RETURNS float（10,2）

BEGIN

DECLARE totalCredits float

選擇SUM（amount）INTO totalAmount FROM credit User where id=userid

return totalAmount

end

注意在自定義項中，不要定義與數(shù)據(jù)表中的列同名的列。在SQL中，可以像selectcalculateamount（1）那樣調(diào)用它。

spark的join和sql的join的區(qū)別？

顯然，2G不適合廣播。這個轉(zhuǎn)換基本上是一個散列聯(lián)接，因此可以將映射重寫為聯(lián)接。同時，最好將traces和HF結(jié)合起來，使用sparksql的查詢優(yōu)化器將所有表轉(zhuǎn)換為dataframe進行進一步優(yōu)化。

假設(shè)query（）函數(shù)是一個簡單的鍵/值查找，重寫后的結(jié)果如下：

其中（1）處的表達式是連接條件，對應(yīng)于原始問題中的query（）函數(shù)。如果query（）函數(shù)非常復(fù)雜，還可以使用sparksql的UDF表達式。

學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)難嗎？

學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)很難，但如果你能有一個系統(tǒng)的學(xué)習(xí)計劃，開始學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)就不那么難了。為了開始大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，你需要準(zhǔn)備以下幾個方面：

大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)知識包括三個部分，即計算機、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)。如果你是這三個專業(yè)的畢業(yè)生，就可以輕松進入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，有更多的工作（數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)分析）呈現(xiàn)等。如果你是非相關(guān)專業(yè)，你應(yīng)該從基本的計算機知識開始。例如，您應(yīng)該精通使用Linux系列操作系統(tǒng)（CentOS、Ubuntu等），因為大多數(shù)大數(shù)據(jù)平臺都構(gòu)建在Linux上。

目前Hadoop和spark是比較常見的大數(shù)據(jù)平臺，很多商業(yè)大數(shù)據(jù)平臺都是建立在Hadoop之上的，因此掌握Hadoop和spark平臺的建設(shè)是學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。Hadoop平臺對計算機硬件要求不高，個人電腦可以完成構(gòu)建，因此更適合初學(xué)者。

無論您從事大數(shù)據(jù)的哪個方面，都必須掌握一門編程語言。比如Java、python、Scala、R等語言在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的應(yīng)用非常廣泛。

開始使用大數(shù)據(jù)需要一段時間。畢竟，大數(shù)據(jù)涉及的內(nèi)容很多，也很復(fù)雜。根據(jù)歷史經(jīng)驗，從大數(shù)據(jù)入手，最好的辦法就是利用大數(shù)據(jù)促進學(xué)習(xí)。邊學(xué)邊用可以促進大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，使學(xué)習(xí)逐步深化。因此，建議學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)也要因勢利導(dǎo)。