적용 대상:예 Databricks Runtime 18.2 이상으로 
Important
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IPv4 또는 IPv6 주소의 정식 표현을 반환합니다.
해당 SQL 함수는 함수를 참조 ip_host 하세요.
Syntax
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
dbf.ip_host(col=<col>)
Parameters
| 매개 변수 | Type | Description |
|---|---|---|
col |
pyspark.sql.Column 또는 str |
유효한 IPv4 또는 IPv6 주소를 나타내는 STRING 또는 BINARY 값입니다. |
예제
예제 1: IPv4 주소의 유효성을 검사합니다.
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')]
예제 2: IPv6 주소를 정식화합니다.
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')]
예제 3: IPv4 매핑된 IPv6 주소의 유효성을 검사합니다.
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')]
예제 4: 이진 형식으로 IPv4 주소의 유효성을 검사합니다. 입력은 IPv4 주소 192.168.1.5의 이진 표현입니다.
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')]
예제 5: None 입력이 반환됩니다 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)]