ip_host

Dotyczy: Databricks Runtime 18.2 lub nowsze

Ważna

Ta funkcja jest dostępna w wersji beta. Administratorzy obszaru roboczego mogą kontrolować dostęp do tej funkcji ze strony Podglądy . Zobacz Zarządzanie wersjami zapoznawczami usługi Azure Databricks.

Zwraca kanoniczną reprezentację adresu IPv4 lub IPv6.

Aby uzyskać odpowiednią funkcję SQL, zobacz ip_host funkcja.

Syntax

from pyspark.databricks.sql import functions as dbf

dbf.ip_host(col=<col>)

Parameters

Parameter	Typ	Description
col	pyspark.sql.Column lub str	Wartość STRING lub BINARY reprezentująca prawidłowy adres IPv4 lub IPv6.

Examples

Przykład 1: Weryfikowanie adresu IPv4.

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')]

Przykład 2: Canonicalize adresu IPv6.

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')]

Przykład 3: Sprawdź poprawność adresu IPv4 mapowanego na protokół IPv6.

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')]

Przykład 4: Weryfikowanie adresu IPv4 w formacie binarnym. Dane wejściowe to binarna reprezentacja adresu 192.168.1.5IPv4 .

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')]

Przykład 5: None dane wejściowe zwracają wartość 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)]