Ignite自定义函数注意事项

简介: Ignite自定义函数注意事项

Ignite自定义函数注意事项

  1. Customer SQL Function
    首先,需要写自定义SQL函数的java类。

注意:1. 定义函数的方法必须是静态的static修饰。

      2. 自定义函数的方法不能重载。
      3. 每个方法必须要用@QuerySqlFunction注释。
      4.当有多个自定义方法时,不能同时在@QuerySqlFunction(alias=’XXX’)中定义别名。
      5. 使用setSqlfunction(‘xxx.class’)注册函数的时候,不能同时注册两个class,如果需要自定义多个函数可以在一个类中定义多个方法。

示例如下:
import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;

import org.apache.ignite.cache.query.annotations.QuerySqlFunction;

public class addition2{

public static final String DATE_TIME_PATTERN = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss";
public static final String MINUTE_PATTERN = "yyyy-MM-dd HH:mm";
public static final String HOUR_PATTERN = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss";
public static final String DATE_PATTERN = "yyyy-MM-dd";
public static final String HOUR_FORMAT = "HH:mm:ss";
public static final String MONTH_PATTERN = "yyyy-MM";
public static final String YEAR_PATTERN = "yyyy";
public static final String MINUTE_ONLY_PATTERN = "mm";
public static final String HOUR_ONLY_PATTERN = "HH";

// @QuerySqlFunction
// public static double add1(int x,double y){
// return (double)x+y;
// }

@QuerySqlFunction
public static int add(int x,int y){
    return x+y;
}
@QuerySqlFunction
public static int chengfa(int x,int y){
    return x*y;
}
@QuerySqlFunction
public static int jianfa(int x,int y){
    return x-y;
}
@QuerySqlFunction
public static double chufa(double x,double y){
    if (y==0)
        System.out.println("被除数不能为零,重新输入:");
    return x/y;
}
@QuerySqlFunction
public static Date todate(String dateTimeString,String pattern) throws ParseException{
    if(pattern==null||pattern==""){
        pattern =DATE_PATTERN;
    }
    SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat(pattern);
    return sdf.parse(dateTimeString);
}

}

  1. 注册自定义函数
    注意:1.客户端和服务器端需要同时拥有自定义函数的类文件,不然会找不到文件

    1. 采用client方式启动的ignite获取的cacheconfigeration对象和服务器段启动的ignite获取的cacheconfigeration对象是不一样的,客户端必须定义不一样的cache名,且服务器端必须配置sqlchema,不然会报错找不到sqlschema。
    2. 程序中使用setName(‘XXXX’)指定cachename的时候需要与已经存在的cacheName不同。

示例如下:
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import org.apache.ignite.Ignite;
import org.apache.ignite.IgniteCache;
import org.apache.ignite.Ignition;
import org.apache.ignite.cache.CacheAtomicityMode;
import org.apache.ignite.cache.CacheMode;
import org.apache.ignite.cache.query.QueryCursor;
import org.apache.ignite.cache.query.SqlFieldsQuery;
import org.apache.ignite.configuration.CacheConfiguration;
import org.apache.ignite.configuration.IgniteConfiguration;
import org.apache.ignite.spi.discovery.tcp.TcpDiscoverySpi;
import org.apache.ignite.spi.discovery.tcp.ipfinder.multicast.TcpDiscoveryMulticastIpFinder;
import org.apache.ignite.spi.discovery.tcp.ipfinder.vm.TcpDiscoveryVmIpFinder;

public class SqlFunction {

public static void main(String[] args) {
    // TODO Auto-generated method stub
    //local ignite connect
            IgniteConfiguration cfg1 = new IgniteConfiguration();
            cfg1.setIgniteInstanceName("productinfo_withtime");
            TcpDiscoverySpi spi = new TcpDiscoverySpi();
            TcpDiscoveryMulticastIpFinder ipFinder = new TcpDiscoveryMulticastIpFinder();
            ipFinder.setAddresses(Arrays.asList("127.0.0.1:47500..47510"));
            spi.setIpFinder(ipFinder);
            cfg1.setDiscoverySpi(spi);
            cfg1.setClientMode(true);
            Ignite ignite = Ignition.start(cfg1);        
            CacheConfiguration ccfg = new CacheConfiguration();
            ccfg.setName("productinfo1");
            ccfg.setSqlSchema("productinfo_withtime");
            ccfg.setSqlFunctionClasses(addition2.class);        
            IgniteCache cache = ignite.getOrCreateCache(ccfg);
            SqlFieldsQuery query = new SqlFieldsQuery("SELECT add(number,20) add,chengfa(number,3) chengfa,jianfa(number,3) jianfa,chufa(unitPrice,3) chufa,number,floor(unitPrice) floor,unitPrice,todate(time,'yyyy-MM-dd'),time FROM SALE");
            QueryCursor<List<?>> cursor=cache.query(query);
            int i=1;
            for(List<?> row: cursor){
            System.out.println("调用add函数后的number数据第"+i+"行为:"+row.get(0)+"\t调用chengfa函数后number的数据为:"+row.get(1)+"\t调用jianfa函数后的number的数据为:"+row.get(2)+"\t调用chufa函数后的unitPrice的数据为:"+row.get(3)+",\tnumber原始数据为:"+row.get(4)+",\t调用内置floor函数后的unitprice的值:"+row.get(5)+",\tunitPrice原始数据为:"+row.get(6)+",\t调用to_date函数后saleDate数据为:"+row.get(7)+",\tsaleDate原始数据为:"+row.get(8));
                i++;
            }
        }
}
相关文章
|
5月前
|
数据处理 Apache 数据库
将 Python UDF 部署到 Apache IoTDB 的详细步骤与注意事项
【10月更文挑战第21天】将 Python UDF 部署到 Apache IoTDB 中需要一系列的步骤和注意事项。通过仔细的准备、正确的部署和测试,你可以成功地将自定义的 Python UDF 应用到 Apache IoTDB 中,为数据处理和分析提供更灵活和强大的支持。在实际操作过程中,要根据具体情况进行调整和优化,以确保实现最佳的效果。还可以结合具体的代码示例和实际部署经验,进一步深入了解和掌握这一过程。
50 2
|
8月前
|
资源调度 分布式计算 DataWorks
DataWorks产品使用合集之如何使用Python UDF(User-Defined Function)来引用第三方模块
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。
|
8月前
|
分布式计算 大数据 数据处理
MaxCompute操作报错合集之编写UDF(用户自定义函数)时,报错:找不到主类,是什么原因
MaxCompute是阿里云提供的大规模离线数据处理服务,用于大数据分析、挖掘和报表生成等场景。在使用MaxCompute进行数据处理时,可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的MaxCompute操作报错及其可能的原因与解决措施的合集。
187 1
|
9月前
|
SQL 分布式计算 大数据
MaxCompute产品使用问题之建了一个python 的 UDF脚本,生成函数引用总是说类不存在,是什么导致的
MaxCompute作为一款全面的大数据处理平台,广泛应用于各类大数据分析、数据挖掘、BI及机器学习场景。掌握其核心功能、熟练操作流程、遵循最佳实践,可以帮助用户高效、安全地管理和利用海量数据。以下是一个关于MaxCompute产品使用的合集,涵盖了其核心功能、应用场景、操作流程以及最佳实践等内容。
|
SQL Java 应用服务中间件
Apache Doris 自定义C++ UDF之流程详解(1)
Apache Doris 自定义C++ UDF之流程详解(1)
331 0
|
10月前
|
存储 SQL Oracle
Oracle存储过程与自定义函数的调用:异同与实战场景
【4月更文挑战第19天】Oracle的存储过程与自定义函数各有特色,存储过程用于封装复杂SQL操作,常在批量处理和数据维护中使用,通过CALL或EXECUTE调用;而自定义函数则用于简单计算和查询,返回单一值,可直接在SQL语句中调用。了解两者异同,如返回值方式、调用方式和应用场景,能提升数据库管理效率。实战场景包括:使用存储过程定期清理过期数据,用自定义函数在查询中动态计算字段值。
|
10月前
|
SQL 存储 分布式计算
Hive【基础知识 02-2】【Hive CLI 命令行工具使用】【详细举例-包含测试脚本文件】
【4月更文挑战第7天】Hive【基础知识 02-2】【Hive CLI 命令行工具使用】【详细举例-包含测试脚本文件】
162 0
|
10月前
|
SQL 搜索推荐 Java
Hive中的UDF是什么?请解释其作用和使用方法。
Hive中的UDF是什么?请解释其作用和使用方法。
131 0
|
应用服务中间件 Apache nginx
Apache Doris 自定义C++ UDF之流程详解(1)2
Apache Doris 自定义C++ UDF之流程详解(1)2
280 0
|
SQL IDE Java
Apache Doris 自定义C++ UDF之流程详解(1)1
Apache Doris 自定义C++ UDF之流程详解(1)1
230 0