开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

与python re相比，为什么spark regexp_extract太慢？

与Python的re模块相比，Spark的regexp_extract函数可能会较慢的原因有以下几点：

分布式计算：Spark是一个分布式计算框架，它将数据分成多个分区并在多个节点上进行并行处理。这种分布式计算的方式可能会导致数据传输和通信的开销，从而影响regexp_extract函数的性能。
数据规模：Spark通常用于处理大规模数据集，而不仅仅是单个文本字符串。regexp_extract函数在处理大规模数据时可能会遇到性能瓶颈，因为它需要对每个数据分区进行正则表达式匹配。
正则表达式复杂度：正则表达式的复杂度对性能也有影响。如果使用的正则表达式非常复杂，包含大量的匹配规则和回溯操作，那么regexp_extract函数的性能可能会受到影响。

为了提高Spark的regexp_extract函数的性能，可以考虑以下几点：

数据预处理：在使用regexp_extract函数之前，可以尝试对数据进行预处理，例如过滤掉不需要的数据、缩小数据范围等，以减少正则表达式匹配的数据量。
使用更简单的正则表达式：尽量使用简单的正则表达式，避免复杂的匹配规则和回溯操作，以提高性能。
调整Spark的配置参数：可以根据具体情况调整Spark的配置参数，例如增加Executor的内存、调整并行度等，以优化Spark的性能。
使用其他更高效的方式：如果regexp_extract函数的性能仍然无法满足需求，可以考虑使用其他更高效的方式来实现相同的功能，例如使用字符串处理函数、自定义UDF等。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云Spark服务：https://cloud.tencent.com/product/spark

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Spark Structured Streaming 使用总结

在大数据时代中我们迫切需要实时应用解决源源不断涌入的数据，然而建立这么一个应用需要解决多个问题：

06

Hive SQL 日常工作使用总结

点号(.)：表示和任意字符串匹配，星号(*)：表示重复“左边的字符串”，（x|y）表示和x或者y匹配

01

正则表达式必知必会 - 匹配单个字符

my 也是静态文本，它在原始文本里找到了两个匹配结果，出现位置分别是第 8 个字符开始和第 37 个字符开始。

03

正则表达式必知必会 - 匹配一组字符

这里使用的正则表达式以 [ns] 开头，这个集合将匹配字符 n 或 s。[ 和 ] 不匹配任何字符，它们只负责定义一个字符集合。接下来，正则表达式里的普通字符 a 匹配字符 a ，. 匹配一个任意字符，\\. 匹配 . 字符本身，普通字符 xls 匹配字符串 xls。从结果上看，这个模式只匹配了 3 个文件名，与预期一致。

02

正则表达式必知必会 - 重复匹配

要想匹配某个字符（或字符集合）的一次或多次重复，只要简单地在其后面加上一个 + 字符就行了。+ 匹配一个或多个字符（至少一个；不匹配零个字符的情况）。比如，a 匹配 a 本身，a+ 匹配一个或多个连续出现的 a。类似地，[0-9] 匹配任意单个数字，[0-9]+ 匹配一个或多个连续的数字。

03

Hive 正则提取英文名称和中文名称

Hive 正则提取英文名称和中文名称提取英文名称 select regexp_extract("Aptamil 爱他美(德国)",'([A-Z][a-z]*(\\s|$))+', 1); select regexp_extract("Skin 伊思",'(\\w*(\\s|$))+', 1); select regexp_extract("SKIN 伊思",'(\\w*(\\s|$))+', 1); 提取中文名称 select regexp_extract("Aptamil 爱他美(德国)",'(

02

MySQL 正则表达式 - regexp_count、regexp_extract

在学习 MySQL 正则表达式时可能会发现，有些常用功能并未提供。最典型的两个是：返回匹配项数目；一次返回所有匹配项。但我们可以创建自定义函数，在其中使用递归查询来实现。

03

正则表达式必知必会 - 环视

还是先来看一个例子：要把一个 Web 页面的页面标题提取出来。HTML 页面标题是出现在 <title> 和 </title> 标签之间的文字，而这对标签又必须位于 HTML 代码的 <head> 部分里。

03

hive 正则表达式详解[通俗易懂]

项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步

01

正则表达式必知必会 - 位置匹配

位置匹配用于指定应该在文本中什么地方进行匹配操作，先来看一个例子。

03

精通正则表达式 - 正则表达式实用技巧

希望匹配连续多行文本，常见的情况是，一个逻辑行（logical line）可以分为许多现实的行，每一行以反斜杠结尾。

04

正则表达式必知必会 - 使用元字符

元字符是一些在正则表达式里有着特殊含义的字符。英文句号 . 是一个元字符，它可以用来匹配任意单个字符。类似地，左方括号 [ 也是一个元字符，它标志着一个字符集合的开始。因为元字符在正则表达式里有着特殊的含义，所以这些字符就无法用来代表它们本身。例如不能使用 [ 来匹配 [ 本身，也不能使用 . 来匹配 . 本身。来看一个例子，用一个正则表达式去匹配一个包含 [ 和 ] 字符的 JavaScript 数组。

05

hive 常用正则表达式

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

00

正则表达式必知必会 - 常见问题的正则表达式解决方案

与正则表达式有关的问题很少会有什么终极答案。更常见的情况是取决于对不确定性的容忍程度。同时存在着多种解决方法，在正则表达式性能与其所能够处理的场景之间总是存在着权衡。记住，不仅要匹配符合条件的号码，还要排除不符合条件的号码，这也是该正则表达式看起来比较复杂的原因。

05

Hive 的正则应用，用会了没？

案例 - 1 ： regexp_replace(s,regex,replacement)

02

hive字符串函数

hive字符串函数 1. 字符串长度函数：length 语法: length(string A) 返回值: int 说明：返回字符串A的长度举例：hive> select length('abcedfg') from lxw_dual; 7 2. 字符串反转函数：reverse 语法: reverse(string A) 返回值: string 说明：返回字符串A的反转结果举例： hive> select reverse(abcedfg') from lxw_dual; gfdecba 3. 字符串连接

07

hive字符串函数

hive字符串函数 1. 字符串长度函数：length 语法: length(string A) 返回值: int 说明：返回字符串A的长度举例：hive> select length('abcedfg') from lxw_dual; 7 2. 字符串反转函数：reverse 语法: reverse(string A) 返回值: string 说明：返回字符串A的反转结果举例： hive> select reverse(abcedfg') from lxw_dual; gfdecba 3. 字符串连接函数：concat 语法: concat(string A, string B…) 返回值: string 说明：返回输入字符串连接后的结果，支持任意个输入字符串举例： hive> select concat('abc','def','gh') from lxw_dual; abcdefgh 4. 带分隔符字符串连接函数：concat_ws 语法: concat_ws(string SEP, string A, string B…) 返回值: string 说明：返回输入字符串连接后的结果，SEP表示各个字符串间的分隔符举例： hive> select concat_ws(',','abc','def','gh') from lxw_dual; abc,def,gh 5. 字符串截取函数：substr,substring 语法: substr(string A, int start),substring(string A, int start) 返回值: string 说明：返回字符串A从start位置到结尾的字符串举例： hive> select substr('abcde',3) from lxw_dual; cde hive> select substring('abcde',3) from lxw_dual; cde hive> selectsubstr('abcde',-1) from lxw_dual; （和ORACLE相同） e 6. 字符串截取函数：substr,substring 语法: substr(string A, int start, int len),substring(string A, intstart, int len) 返回值: string 说明：返回字符串A从start位置开始，长度为len的字符串举例： hive> select substr('abcde',3,2) from lxw_dual; cd hive> select substring('abcde',3,2) from lxw_dual; cd hive>select substring('abcde',-2,2) from lxw_dual; de 7. 字符串转大写函数：upper,ucase 语法: upper(string A) ucase(string A) 返回值: string 说明：返回字符串A的大写格式举例： hive> select upper('abSEd') from lxw_dual; ABSED hive> select ucase('abSEd') from lxw_dual; ABSED 8. 字符串转小写函数：lower,lcase 语法: lower(string A) lcase(string A) 返回值: string 说明：返回字符串A的小写格式举例： hive> select lower('abSEd') from lxw_dual; absed hive> select lcase('abSEd') from lxw_dual; absed 9. 去空格函数：trim 语法: trim(string A) 返回值: string 说明：去除字符串两边的空格举例： hive> select trim(' abc ') from lxw_dual; abc 10. 左边去空格函数：ltrim 语法: ltrim(string A) 返回值: string 说明：去除字符串左边的空格举例： hive> select ltrim(' abc ') from lxw_dual; abc 11. 右边去空格函数：rtrim 语法: rtrim(string A) 返回值: string 说明：去除字符串右边的空格举例： hive> select rtrim(' abc ') from lxw_dual; abc 12. 正则表达式替换函数：regexp_replace 语法: regexp_replace(string A, string B, string C) 返回值: string 说明：将字符串A中的符合java正则表达式B的部分替换为C。注意，在

03

正则表达式必知必会 - 使用子表达式

假设需要找出所有重复的 HTML 不间断空格，将其用其他内容替换。

03

大数据技术周报第 001 期

1、TDengineTDengine是一个开源的专为物联网、车联网、工业互联网、IT运维等设计和优化的大数据平台。除核心的快10倍以上的时序数据库功能外，还提供缓存、数据订阅、流式计算等功能，最大程度减少研发和运维的工作量。

04

用MLSQL完成简书图片备份

我今天正好想做两个事，第一个是，我想把我简书内容备份下来，但是官方提供的备份功能只能备份成markdown,然后发现图片没办法备份。所以我需要把我简书里的所有图片下载下来。

02

hive函数 regexp_extract

index 是返回结果，取表达式的哪一部，默认值为1。 0表示把整个正则表达式对应的结果全部返回； 1表示返回正则表达式中第一个() 对应的结果以此类推。

02

用MLSQL完成简书文章图片备份

我今天正好想做两个事，第一个是，我想把我简书内容备份下来，但是官方提供的备份功能只能备份成markdown,然后发现图片没办法备份。所以我需要把我简书里的所有图片下载下来。

00

hive 中统计某字段json数组中每个value出现的次数

需要将json数组里的qd_title都提取出来转换成hive中的array数组。下面介绍两种方法

03

巧用 Hive 模拟分布式 grep

grep 由于内置高效的字符串搜索算法，兼容各种风格的正则，且功能众多，有着 linux 下字符串处理三剑客之一的称号，但是到了如今的大数据/分布式时代，这种单机时代的工具显得有些廉颇老矣。。。 1、需求背景我们经常会遇到需要在 hadoop 上查找原始日志，校对 ETL 数据的情况，往往很多同学直接用的老办法： hadoop fs -cat /M_track/$yesterday/* | grep ooxx | wc -l 这种情况下是要把分布在整个集群上的日志都拉到单机上 grep 然后 wc，这是一

09

正则表达式必知必会 - 嵌入式条件

(123)456-7890 和 123-456-7890 都是可接受的北美电话号码格式，而 1234567890、(123)-456-7890 和 (123-456-7890) 虽然都包含数目正确的数字字符，但格式都不对。如果要编写一个只匹配可接受格式的正则表达式，下面是最容易想到的解决方案。

03

正则表达式必知必会 - 反向引用

要想理解为什么需要反向引用，最好的方法是看一个例子。HTML 程序员使用标题标签

到
，以及配对的结束标签来定义和排版 Web 页面里的标题文字。假设现在需要把某个 Web 页面里的所有标题文字全都查找出来，不管是几级标题。
05

一场pandas与SQL的巅峰大战（二）

上一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战中，我们对比了pandas与SQL常见的一些操作，我们的例子虽然是以MySQL为基础的，但换作其他的数据库软件，也一样适用。工作中除了MySQL，也经常会使用Hive SQL，相比之下，后者有更为强大和丰富的函数。本文将延续上一篇文章的风格和思路，继续对比Pandas与SQL，一方面是对上文的补充，另一方面也继续深入学习一下两种工具。方便起见，本文采用hive环境运行SQL，使用jupyter lab运行pandas。关于hive的安装和配置，我在之前的文章MacOS 下hive的安装与配置提到过，不过仅限于mac版本，供参考，如果你觉得比较困难，可以考虑使用postgreSQL，它比MySQL支持更多的函数(不过代码可能需要进行一定的改动)。而jupyter lab和jupyter notebook功能相同，界面相似，完全可以用notebook代替，我在Jupyter notebook使用技巧大全一文的最后有提到过二者的差别，感兴趣可以点击蓝字阅读。希望本文可以帮助各位读者在工作中进行pandas和Hive SQL的快速转换。本文涉及的部分hive 函数我在之前也有总结过，可以参考常用Hive函数的学习和总结。

02

常见正则表达式使用参考

语法格式： regexp_replace(string A, string B, string C)

03

hive 数组json解析

sql1: select case when ss.col regexp ‘^\{’ and not ss.col regexp ‘\}KaTeX parse error: Got function '\newline' with no arguments as superscript at position 1: \̲n̲e̲w̲l̲i̲n̲e̲’ then concat(’{’,ss.col) when not ss.col regexp ‘^\{’ and not ss.col regexp ‘\}KaTeX parse error: Got function '\newline' with no arguments as superscript at position 1: \̲n̲e̲w̲l̲i̲n̲e̲’ then ss.col end from ( select split(regexp_extract(a.appinfo,’^\[(.+)\]$’,1),’\}\,\{’) as str from ( select ‘[{a:1,b:1},{a:2,b:2},{f:6,k:7}]’ as appinfo ) a ) pp lateral view explode(pp.str) ss as col ;

02

精通正则表达式 - 打造高效正则表达式

总的来说，提高正则表达式效率的关键在于彻底理解回溯背后的过程，掌握技巧来避免可能的回溯。

07

私藏！资深数据专家SQL效率优化技巧 ⛵

所有的数据相关工作人员，包括数据开发、数据分析师、数据科学家等，多多少少会使用数据库，我们很多的业务数据也是存放在业务表中。但即使是同一个需求，不同人写出的 SQL 效率上也会有很大差别，而我们在数据岗位面试的时候，也会考察相关的技能和思考，在本篇文章中，ShowMeAI将给大家梳理 SQL 中可以用于优化效率和提速的核心要求。

Spark SQL/Hive实用函数大全

本篇文章主要介绍Spark SQL/Hive中常用的函数，主要分为字符串函数、JSON函数、时间函数、开窗函数以及在编写Spark SQL代码应用时实用的函数算子五个模块。

03

企业安全建设SIEM之K8s日志审计策略

Master节点开启日志审计，API Server配置文件的目录是/etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml

02

全网最全Hive近百个函数详解

Apache Hive是一个建立在Apache Hadoop之上的数据仓库软件项目，用于提供数据查询和分析，现支持引擎有MapReduce、Tez、Spark等等。

03

Hive常用函数大全一览「建议收藏」

Hive常用函数大全一览1 关系运算1.1 1、等值比较:=1.2 2、不等值比较:1.3 3、小于比较:<1.4 4、小于等于比较:<=1.5 5、大于比较:>

01

常用Hive函数的学习和总结

今天来小结一下工作中经常会使用到的一些Hive函数。关于Hive函数的总结，网上早有十分全面的版本。参考：https://blog.csdn.net/doveyoung8/article/details/80014442。本文主要从最常用和实用的角度出发，说明几个使用频率较高的函数，更注重使用函数组合来解决实际问题而不局限于单个函数的使用。所有数据都是虚构，代码均在本地的Hive环境上都通过测试。本文代码较多，需要各位看官耐心学习，可以收藏备查，欢迎补充和讨论。由于公众号对代码的支持不太友好，您可以在后台回复“hive函数”获取本文的PDF版本，方便阅读。

01

hive函数大全：11大类、109个函数

语法：A=B 操作类型：所有基本类型描述:如果表达式A与表达式B相等，则为TRUE；否则为FALSE 举例： hive>select 1 from lxw_dual where 1=1; 1

01

Hive使用必知必会系列

注意:使用insert插入数据时会产生临时表，重新连接后会表会小时，因此大批量插入数据时不建议用insert tips1:在hdfs的hive路径下以.db结尾的其实都是实际的数据库 tips2:默认的default数据库就在hive的家目录

03

ETL工程师必看！超实用的任务优化与断点执行方案

随着大数据时代的快速发展，企业每天需要存储、计算、分析数以万亿的数据，同时还要确保分析的数据具备及时性、准确性和完整性。面对如此庞大的数据体系，ETL工程师（数据分析师）如何能高效、准确地进行计算并供业务方使用，就成了一个难题。

02

【Spark数仓项目】需求七：漏斗模型分析

create table dwd.tmp_event_log_detail( – dwd.event_log_detail deviceid string, eventid string, properties map<string,string>, ts bigint )partitioned by (dt string) row format delimited fields terminated by ‘,’ – 列于列之间使用, collection items terminated by ‘_’ – 集合中元素与元素之间分隔符 map keys terminated by ‘:’ – map集合中k和v之间的分隔符

01

Hsql函数上

注意：精度在 hive 中是个很大的问题，类似这样的操作最好通过round 指定精度

01

【玩转 EdgeOne】使用EdgeOne实时日志+cls 自动生成网站访客信息

嗨，大家好，我是Eagle Yao。好久不见，我好久没有在这里分享我最近的一些体验。最近我看到了EdgeOne的征文活动，作为一名老用户，我觉得应该也要好好宣传一下EdgeOne的某一个产品。我是从个人版/基础版内测期间就开始使用EdgeOne，这半年来见证了EdgeOne的不断进步和完善，整体来说，我对腾讯云的新一代CDN非常满意。

从1到10 的高级 SQL 技巧，试试知道多少？

以正确的方式有效更新表很重要。理想的情况是当您的事务是主键、唯一整数和自动增量时。这种情况下的表更新很简单：

01

SQL系列（二）最常见的业务实战

本文将通过构建三张表，几个SQL实例带大家掌握最常见的业务需求，同时这些实例也覆盖了面试中80%的考点。

02

Hive安装步骤及HQL使用学习

Hive是一个使用类SQL管理分布式存储上大规模数据集的数据仓库，它提供了命令行工具和JDBC驱动程序帮助用户使用Hive。

02

SQL内置函数手册

本文中总结了SQL中常用的内置函数，包含通用聚合函数、安全检测函数、数学统计函数、字符串函数等

01

Hive基础09、HQL查询语句

hive -S -e 'select table_cloum from table' -S，终端上的输出不会有mapreduce的进度，执行完毕，只会把查询结果输出到终端上。

02

Hive的基本知识(三)Hive中的函数大全

针对内置的函数，可以根据函数的应用类型进行归纳分类，比如：数值类型函数、日期类型函数、字符

02

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭