ip_host

Gilt für: Databricks Runtime 18.2 und höher

Important

Dieses Feature befindet sich in der Betaversion.

Gibt die kanonische Darstellung einer IPv4- oder IPv6-Adresse zurück.

Informationen zur entsprechenden SQL-Funktion finden Sie unter ip_host Funktion.

Syntax

from pyspark.databricks.sql import functions as dbf

dbf.ip_host(col=<col>)

Parameters

Parameter	Typ	Description
col	pyspark.sql.Column oder str	Ein STRING- oder BINARY-Wert, der eine gültige IPv4- oder IPv6-Adresse darstellt.

Beispiele

Beispiel 1: Überprüfen einer IPv4-Adresse.

from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([('192.168.1.5',)], ['ipv4'])
df.select(dbf.ip_host('ipv4').alias('result')).collect()

[Row(result='192.168.1.5')]

Beispiel 2: Kanonisieren einer IPv6-Adresse.

from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([('2001:0DB8:0000:0000:0000:0000:0000:0001',)], ['ipv6'])
df.select(dbf.ip_host('ipv6').alias('result')).collect()

[Row(result='2001:db8::1')]

Beispiel 3: Überprüfen einer IPv4-zugeordneten IPv6-Adresse.

from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([('::ffff:192.0.2.128',)], ['ip'])
df.select(dbf.ip_host('ip').alias('result')).collect()

[Row(result='::ffff:192.0.2.128')]

Beispiel 4: Überprüfen einer IPv4-Adresse im Binärformat. Die Eingabe ist die binäre Darstellung der IPv4-Adresse 192.168.1.5.

from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
from pyspark.sql.functions import hex
df = spark.createDataFrame([(bytearray([0xC0, 0xA8, 0x01, 0x05]),)], ['ip'])
df.select(hex(dbf.ip_host('ip')).alias('result')).collect()

[Row(result='C0A80105')]

Beispiel 5: None Eingabe gibt zurück None.

from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([(None,)], 'ip: string')
df.select(dbf.ip_host('ip').alias('result')).collect()

[Row(result=None)]