split函数

一,用临时表作为数组 复制代码 代码如下: create function f_split(@c varchar(2000),@split varchar(2)) returns @t table(col varchar(20)) as begin while(charindex(@split,@c)<>0) begin insert @t(col) values (substring(@c,1,charindex(@split,@c)-1)) set @c = stuff(@c,1,charindex(@split,@c),'') end insert @t(col) values (@c) return end go select * from dbo.f_split('dfkd,dfdkdf,dfdkf,dffjk',',') drop function f_split col -------------------- dfkd dfdkdf dfdkf dffjk （所影响的行数为 4 行） 二、按指定符号分割字符串，返回分割后的元素个数，方法很简单，就是看字符串中存在多少个分隔符号，然后再加一，就是要求的结果。 复制代码 代码如下: CREATE function Get_StrArrayLength ( @str varchar(1024), --要分割的字符串

1. 如果Map和reduce的输出不一致，需要显示的设置Map的输出，没有根据参数进行推导的原因是类型擦除 combiner是在copy数据到机器之前可以进行的一些数据的合并，这和数据有关，不是所有的任务都可以 进行combiner过程。 2. Hadoop 有两套API，一般来说用旧的就只能全部用旧的，用新的话就只能用新的，不能混用，不然会出现各种 错误。 3.InputSampler的问题，改变reduce的个数会影响结果的输出，报 split point are out of order 。这个问题是 因为取样之后，样本不均匀，导致选取的split point 中有相等的，然后报了这个错误，通过查找源代码发现，并且 把函数展开之后调试，特别困难。这种情况下只能是减少reduce的个数，这个问题只和数据有关，和其它条件没有 关系。 来源： https://www.cnblogs.com/zhanglanyun/p/3214761.html

--创建一个函数，函数中有两个参数 Create FUNCTION [dbo].[SplitToTable] ( @SplitString nvarchar(max),--输入的字符串 @Separator nvarchar(10)=' '--分割条件 ) --返回的数据为一个表 RETURNS @SplitStringsTable TABLE ( [id] int identity(1,1), [value] nvarchar(max) ) AS BEGIN DECLARE @CurrentIndex int;--当前索引 DECLARE @NextIndex int;--下一个索引 DECLARE @ReturnText nvarchar(max);--返回内容 SELECT @CurrentIndex=1;--设置当前索引初始值为1 --当当前索引小于字符串长度时，执行循环体 WHILE(@CurrentIndex<=len(@SplitString)) BEGIN --CHARINDEX函数返回字符或者字符串在另一个字符串中的起始位置。CHARINDEX函数调用方法如下： --CHARINDEX ( expression1 , expression2 [ , start_location ] ) -- Expression1是要到expression2中寻找的字符中

最近笔试，经常遇到需要对字符串进行快速分割的情景，主要是在处理输入的时候，而以前练习算法题或笔试，很多时候不用花啥时间考虑测试用例输入的问题。可是C++标准库里面没有像java的String类中提供的字符分割函数split ，着实不方便。那么怎么解决这个问题呢？整理了一些方法如下： 1.简洁高效的方法（不过只能包含一个分隔符）： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 #include <vector> #include <string> #include <iostream> using namespace std; void SplitString( const string& s, vector<string>& v, const string& c) { string::size_type pos1, pos2; pos2 = s.find(c); pos1 = 0; while (string::npos != pos2) { v.push_back(s.substr(pos1, pos2-pos1)); pos1 = pos2 + c.size(); pos2 = s.find(c, pos1); } if (pos1 != s.length())

CREATE FUNCTION [ dbo ] . [ SqlServer_Split ] ( @ SourceSql NVARCHAR ( MAX ) , @ StrSeprate NVARCHAR ( 10 ) ) -- @SourceSql : 要截取的字符串，@StrSeprate：分隔符，例如：‘ , ’ RETURNS @temp TABLE ( result NVARCHAR ( 100 ) ) -- 实现split功能 的函数 AS BEGIN DECLARE @ TempString NVARCHAR ( 50 ) = '' ; -- 临时存放的字符串 WHILE ( CHARINDEX ( ',' , @SourceSql ) < > 0 ) BEGIN SET @TempString = SUBSTRING ( @SourceSql , 1 , CHARINDEX ( ',' , @SourceSql ) - 1 ) ; -- 截取左边第一个逗号的值（不包括，）。 INSERT @temp ( result ) VALUES ( @TempString -- result - nvarchar ( 100 ) ) ; -- 把第一个逗号的左边插入临时表（不包括，） SET @SourceSql = STUFF ( @SourceSql , 1 ,

一年又快过去了，，，，12月，广州的12月，一天冷，一天热，一周内体验四季！ 先分享一个，oracle中比较常用的，根据分隔符拆分字符串为多行结果集的sql写法，平时对于不是特别长的字符串的拆分，用着还是挺方便的。代码及查询的效果如下： select regexp_substr('abc,def,ghi,jkl', '[^,]+', 1, level) c1 from dual connect by level <= regexp_count('abc,def,ghi,jkl', '[^,]+') 然后，前些日子帮朋友调试一个存储过程的时候，发现传了个贼长的字符串进来，用上面的正则 + connect by的方法处理起来就比较慢，而且也不支持超长字符串的拆分，百度折腾了下，决定写个函数处理。 一、解决思路 1、利用管道函数pipelined和自定义的table类型，通过函数拆分字符串并插入到结果集中，直接返回拆分后的结果集。 2、然后，通过clob类型传入，解决超长字符串的问题，在函数中分段进行截取，拆分。 二、代码实现 1、先建一个自定义的table类型，数据类型为varchar2 CREATE OR REPLACE TYPE type_table_varchar2 IS TABLE OF VARCHAR(4000); 2、函数处理 create or replace

sqlserver 使用函数实现分隔字符串 create function dbo.fn_split ( @str_source nvarchar(max), @split_char nvarchar(100) ) returns @temp table ( id int primary key identity(1,1), val varchar(max) ) as begin declare @idx int,@split_len int set @str_source=rtrim(ltrim(@str_source)) set @idx=charindex(@split_char,@str_source) set @split_len=len(@split_char) while(@idx>0) begin insert into @temp values(left(@str_source,@idx-1)) set @idx+=@split_len-1 set @str_source=substring(@str_source,@idx+1,len(@str_source)-@idx) set @idx=charindex(@split_char,@str_source) end if(@str_source!='') begin insert into @temp

　　RDD是分布式内存的一个抽象概念，是一种高度受限的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，能横跨集群所有节点并行计算，是一种基于工作集的应用抽象。 　　RDD底层存储原理：其数据分布存储于多台机器上，事实上，每个RDD的数据都以Block的形式存储于多台机器上，每个Executor会启动一个BlockManagerSlave，并管理一部分Block；而Block的元数据由Driver节点上的BlockManagerMaster保存，BlockManagerSlave生成Block后向BlockManagerMaster注册该Block，BlockManagerMaster管理RDD与Block的关系，当RDD不再需要存储的时候，将向BlockManagerSlave发送指令删除相应的Block。 　　BlockManager管理RDD的物理分区，每个Block就是节点上对应的一个数据块，可以存储在内存或者磁盘上。而RDD中的Partition是一个逻辑数据块，对应相应的物理块Block。本质上，一个RDD在代码中相当于数据的一个元数据结构，存储着数据分区及其逻辑结构映射关系，存储着RDD之前的依赖转换关系。 　　BlockManager在每个节点上运行管理Block(Driver和Executors)，它提供一个接口检索本地和远程的存储变量，如memory、disk

drop function [dbo].[f_split] create function [dbo].[f_split] ( @c varchar(2000),--需要分割的字符串（例如：1,2,3,4,5 我|和|你） @split varchar(20)--分隔符（例如 , | $） ) returns @t table(col varchar(200))--返回表 as begin while(charindex(@split,@c)<>0) begin insert @t(col) values (substring(@c,1,charindex(@split,@c)-1)) set @c = stuff(@c,1,charindex(@split,@c) + LEN(@split) - 1,'') end insert @t(col) values (@c) return end