適用対象:はい Databricks Runtime 18.2 以降と
Important
この機能は ベータ版です。 ワークスペース管理者は、[ プレビュー] ページからこの機能へのアクセスを制御できます。 Manage Azure Databricks プレビューを参照してください。
IPv4 または IPv6 アドレスの正規表現を返します。
対応する SQL 関数については、 ip_host 関数を参照してください。
Syntax
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
dbf.ip_host(col=<col>)
Parameters
| パラメーター | タイプ | Description |
|---|---|---|
col |
pyspark.sql.Column または str |
有効な IPv4 または IPv6 アドレスを表す STRING または BINARY 値。 |
例示
例 1: IPv4 アドレスを検証する。
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')]
例 2: IPv6 アドレスを正規化する。
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')]
例 3: IPv4 マップの IPv6 アドレスを検証する。
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')]
例 4: バイナリ形式で IPv4 アドレスを検証する。 入力は、IPv4 アドレス 192.168.1.5のバイナリ表現です。
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')]
例 5: None 入力は Noneを返します。
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)]