PK_ERROR_code_t PK_BODY_boolean_2 ( --- received arguments --- PK_BODY_t target, --- target body int n_tools, --- number of tool bodies const PK_BODY_t tools[], --- tool bodies const PK_BODY_boolean_o_t *options, --- boolean options [PF] --- returned arguments --- PK_TOPOL_track_r_t *const tracking, --- tracking information PK_boolean_r_t *const results --- boolean results ) 如何使用

这是一个函数声明，定义了一个名为 `PK_BODY_boolean_2` 的函数，它接受几个参数并返回两个指针类型的数据。具体地说，它需要以下参数：

- `target`：目标物体，类型为 `PK_BODY_t`
- `n_tools`：工具物体数量，类型为 `int`
- `tools`：工具物体数组，类型为 `const PK_BODY_t[]`
- `options`：布尔选项，类型为 `const PK_BODY_boolean_o_t*`

并且它返回以下两个指针类型的数据：

- `tracking`：跟踪信息，类型为 `PK_TOPOL_track_r_t* const`
- `results`：布尔结果，类型为 `PK_boolean_r_t* const`

具体如何使用这个函数，需要根据实际的情况来确定，需要了解更多上下文信息。

相关问题

PK_ERROR_code_t PK_BODY_boolean_2 ( --- received arguments --- PK_BODY_t target, --- target body int n_tools, --- number of tool bodies const PK_BODY_t tools[], --- tool bodies const PK_BODY_boolean_o_t *options, --- boolean options [PF] --- returned arguments --- PK_TOPOL_track_r_t *const tracking, --- tracking information PK_boolean_r_t *const results --- boolean results )列子

这个函数看起来是用于计算目标物体与多个工具物体之间的布尔运算结果，并返回跟踪信息和布尔结果。

以下是一个简单的示例，说明如何使用该函数：

// 假设有两个 PK_BODY_t 类型的物体: target 和 tool
PK_BODY_t target, tool;

// 假设有一个布尔选项
PK_BODY_boolean_o_t options = {true, false};

// 定义跟踪信息和布尔结果
PK_TOPOL_track_r_t tracking;
PK_boolean_r_t results;

// 将目标物体和工具物体放入数组中
PK_BODY_t tools[] = {tool};

// 调用函数进行布尔运算
PK_ERROR_code_t error = PK_BODY_boolean_2(target, 1, tools, &options, &tracking, &results);

// 检查是否出现错误
if (error != PK_NO_ERROR) {
    // 处理错误
    return error;
}

// 使用返回的跟踪信息和布尔结果进行下一步操作

请注意，这只是一个简单的示例。使用该函数时，您需要根据实际情况提供正确的参数，并根据返回的结果进行适当的处理。

spark +hive 自定义聚合函数回顾--group_concat实现

spark + hive 自定义聚合函数回顾--group_concat实现

group_concat是一种常用的聚合函数，它可以将同一组内的多个值合并成一个字符串。在hive中，group_concat函数已经内置，但是在spark中需要自定义实现。

实现group_concat函数的步骤如下：

1. 继承org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedAggregateFunction类，实现其抽象方法。

2. 定义输入和输出的数据类型。

3. 实现update方法，用于更新聚合结果。

4. 实现merge方法，用于合并不同分区的聚合结果。

5. 实现evaluate方法，用于输出最终的聚合结果。

下面是一个简单的group_concat实现示例：

import org.apache.spark.sql.expressions.{MutableAggregationBuffer, UserDefinedAggregateFunction}
import org.apache.spark.sql.types.{DataType, StringType, StructType}
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}

class GroupConcat extends UserDefinedAggregateFunction {

// 定义输入数据类型
def inputSchema: StructType = new StructType().add("value", StringType)

// 定义中间缓存数据类型
def bufferSchema: StructType = new StructType().add("buffer", StringType)

// 定义输出数据类型
def dataType: DataType = StringType

// 定义是否是确定性的
def deterministic: Boolean = true

// 初始化中间缓存数据
def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {
buffer.update(0, "")
}

// 更新中间缓存数据
def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {
val str = input.getString(0)
if (!buffer.isNullAt(0)) {
buffer.update(0, buffer.getString(0) + "," + str)
} else {
buffer.update(0, str)
}
}

// 合并不同分区的中间缓存数据
def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = {
if (!buffer2.isNullAt(0)) {
update(buffer1, buffer2)
}
}

// 输出最终的聚合结果
def evaluate(buffer: Row): Any = {
buffer.getString(0)
}
}

// 使用示例
val spark = SparkSession.builder().appName("group_concat").master("local[*]").getOrCreate()
spark.udf.register("group_concat", new GroupConcat)
val df = spark.sql("select id, group_concat(name) as names from table group by id")
df.show()

在使用时，需要先将自定义的聚合函数注册到spark中，然后就可以在sql中使用了。