在UDF Java中Spark get value form WrappedArray<WrappedArray<Double>> - 腾讯云开发者社区

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LP love tensorflow & spark

》：https://mp.weixin.qq.com/s/Dexxj4VnDzVKSt-BYwMdOg 具体如下：本篇文章介绍在 Spark 中调用训练好的 TensorFlow 模型进行预测的方法。...本篇文章我们通过 TensorFlow for Java 在 Spark 中调用训练好的 TensorFlow 模型。...Spark-Scala 调用 TensorFlow 模型概述在 Spark(Scala) 中调用 TensorFlow 模型进行预测需要完成以下几个步骤：准备 protobuf 模型文件创建...Spark-Scala 项目，在项目中添加 Java 版本的 TensorFlow 对应的 jar 包依赖在 Spark-Scala 项目中 driver 端加载 TensorFlow 模型调试成功...val tfpredict = (features:WrappedArray[Float]) => { val bund = broads.value

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Spark Love TensorFlow

本篇文章介绍在 Spark 中调用训练好的 TensorFlow 模型进行预测的方法。本文内容的学习需要一定的 Spark 和 Scala 基础。...本篇文章我们通过 TensorFlow for Java 在 Spark 中调用训练好的 TensorFlow 模型。...Spark-Scala 调用 TensorFlow 模型概述在 Spark(Scala) 中调用 TensorFlow 模型进行预测需要完成以下几个步骤：准备 protobuf 模型文件创建 Spark-Scala...项目，在项目中添加 Java 版本的 TensorFlow 对应的 jar 包依赖在 Spark-Scala 项目中 driver 端加载 TensorFlow 模型调试成功在 Spark-Scala...val tfpredict = (features:WrappedArray[Float]) => { val bund = broads.value

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Spark UDF1 输入复杂结构

Spark UDF1 输入复杂结构前言在使用Java Spark处理Parquet格式的数据时，难免会遇到struct及其嵌套的格式。...而现有的spark UDF不能直接接收List、类(struct)作为输入参数。本文提供一种Java Spark Udf1 输入复杂结构的解决方法。... 关注PersonEntity.java中的personChangeUdf成员变量和simplyDataType()方法。...); 小结 UDF1中输入复杂结构的关键点在于解决Scale和Java类型转换的问题。...参考文献 1 Spark UDF1 返回复杂结构 https://cloud.tencent.com/developer/article/1674399 2 scala.collection.mutable.WrappedArray

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Spark机器学习API之特征处理

问题导读： 1.怎样利用Spark机器学习API进行特征提取？ 2.怎样利用Spark机器学习API进行特征选择？ 3.Spark机器学习API中的特征选择有哪几种方法？...Spark机器学习库中包含了两种实现方式，一种是spark.mllib，这种是基础的API，基于RDDs之上构建，另一种是spark.ml，这种是higher-level API，基于DataFrames...下面的例子将每个文档中的词语转换成长度为3的向量： [Java] 纯文本查看复制代码 ?...CountVectorizer该方法用于将所有的文本词语进行编号，每个词语对应一个编号，并统计该词语在文档中的词频作为特征向量。 [Java] 纯文本查看复制代码 ?...RFormula RFormula用于将数据中的字段通过R语言的Model Formulae转换成特征值，输出结果为一个特征向量和Double类型的label。

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（4）SparkSQL中如何定义UDF和使用UDF

Spark SQL中用户自定义函数，用法和Spark SQL中的内置函数类似；是saprk SQL中内置函数无法满足要求，用户根据业务需求自定义的函数。...首先定义一个UDF函数： package com.udf; import org.apache.spark.sql.api.java.UDF1; import org.apache.spark.sql.api.java.UDF2...; import org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.GenericRowWithSchema; import scala.collection.mutable.WrappedArray...; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.function.Function; import...org.apache.spark.streaming.api.java.JavaReceiverInputDStream; import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext

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Byzer UDF 函数开发指南

在 Byzer 中使用 Scala/Java 编写 UDF, 随写随用，无需编译打包发布重启内置 UDF....语句将一段 Scala/Java 代码注册成 UDF....如果想具体的业务逻辑使用 Java 开发，那么需要单独再写一个 Java 类，在里面实现具体的逻辑，然后在 Scala 函数中调用。...开发完成后，打包这个项目，生成 Jar 包，为了能够让 Byzer 识别到这些 UDF, 需要做三件事：把 Jar 包丢到 Byzer 项目的 jars 目录里去启动时，在启动脚本中添加一个参数 -...命令行版本，则是在发行版根目录下的 libs/ 目录里。使用基于 Hive 开发的 UDF 首先，按照前面内置函数中说的方式，将基于 Hive 规范的 UDF 函数的 Jar 包放到指定的目录中。

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StreamingPro 提供API实现自定义功能前言

具体做法是：首先，在配置文件添加一个配置， "udf_register": { "desc": "测试", "strategy": "refFunction", "algorithm...{ "analysis": "streaming.core.compositor.spark.udf.func.Functions" } ]...streaming.core.compositor.spark.udf.func.Functions包含了你开发的UDF函数。...("mkString", (sep: String, co: mutable.WrappedArray[String]) => { co.mkString(sep) }) } }...支持了script 在配置文件中，如果能嵌入一些脚本，在特定场景里也是很方便的，这样既不需要编译啥的了。

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spark sql读取hudi表数据

stack: - object not serializable (class: org.apache.hadoop.fs.Path, value: hdfs://localhost:9000/user...$ofRef, name: array, type: class [Ljava.lang.Object;) - object (class scala.collection.mutable.WrappedArray...$ofRef, WrappedArray(hdfs://localhost:9000/user/hive/warehouse/stock_ticks_cow)) - writeObject data...:624) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) Driver stacktrace: at org.apache.spark.scheduler.DAGScheduler.org...hoodie_commit_time`, symbol, ts, volume, open, close from stock_ticks_cow where symbol = 'GOOG'；结果如下我们去hive中测试对比一下

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Scala之隐式转换「建议收藏」

###案例二：Spark中PairRDDFunctions对RDD的类型增强如果你看一下Spark中的RDD以及它的子类是没有groupByKey, reduceByKey以及join这一类基于key-value...元组的操作的，但是在你使用RDD时，这些操作是实实在在存在的，Spark正是通过隐式转换将一个RDD转换成了PairRDDFunctions，这个动作是这样发生的：首先在RDD的伴随对象中声明了从RDD...到PairRDDFunctions的隐式转换：然后在SparkContext中import了RDD的所有东西，使隐式转换生效。...一个典型的应用场景就是Map中用于创建key-value元组的->符号，它就是一个隐式转换的产物。->不是 scala 本身的语法，而是类型 ArrowAssoc 的一个方法。...这个类型定义在包 Scala.Predef 对象中。 Scala.Predef 自动引入到当前作用域，在这个对象中，同时定义了一个从类型 Any 到 ArrowAssoc 的隐含转换。

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如何使用Hue创建Spark1和Spark2的Oozie工作流

[meypsmls33.jpeg] 2.进入WorkSpace [n87cievhn2.jpeg] [h90c7xux3k.jpeg] 点击lib [94junp5k49.jpeg] 在命令行将Spark2...qeljm4j9y6.jpeg] [5xvi85schs.png] [wb3kdsqi4u.jpeg] 4.保存Oozie，然后点击提交运行成功 [mo6594cvca.jpeg] 5.常见问题 ---- 1.在使用...scala.collection.IndexedSeqOptimized$class.foreach(IndexedSeqOptimized.scala:33) at scala.collection.mutable.WrappedArray.foreach...(WrappedArray.scala:35) at org.apache.spark.SparkContext.setupAndStartListenerBus(SparkContext.scala...6.总结 ---- 使用Oozie创建Spark的工作流，如果需要运行Spark2的作业则需要向Oozie的Share-lib库中添加Spark2的支持，并在创建Spark2作业的时候需要指定Share-lib

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spark 之TF-IDF提取文章关键词

下面咱们就来探索一下使用spark的ml-lib来提取文章的关键词以及在寻找关键词过程中出现的一些概念说明。...TF=某个词在文章中的出现次数/文章的总词数 Inverse Document Frequency：缩写为IDF IDF(逆文档频率) = log(语料库的文档总数/(包含该词的文档数+1)) TF-IDF...TF-IDF = TF * IDF 可以看到，TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比，与该词在整个语言中的出现次数成反比。...在spark ml包中目前使用的hash算法是Austin Appleby的MurmurHash 3算法，也就是著名的MurmurHash3_x86_32算法来计算每个词条对象的 hashcode值。...(x._1).get,x._2)) } }

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【Spark Mllib】TF-IDF&Word2Vec——文本相似度

1 从数据中抽取合适的特征 1.1 TF-IDF短语加权表示 TF-IDF公式的含义是:在一个文档中出现次数很多的词相比出现次数少的词应该在词向量表示中得到更高的权值。...现在可以使用Spark的 top 函数来得到前20个出现次数最多的单词。我们把它们作为停用词。...(we,9227) (one,9008) (would,8905) (do,8674) (he,8441) (about,8336) (writes,7844) */ 除去频率低的单词很多短语在整个文集中只出现一次...org.apache.spark.mllib.feature.HashingTF import org.apache.spark.mllib.feature.IDF // set the dimensionality...313, 713, 871, 1202, 1203, 1209, 1795, 1862, 3115, 3166) 现在通过创建新的IDF实例并调用RDD中的 fit 方法,利用词频向量作为输入来对文库中的

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Spark SQL | 目前Spark社区最活跃的组件之一

Spark SQL在汲取了shark诸多优势如内存列存储、兼容hive等基础上，做了重新的构造，因此也摆脱了对hive的依赖，但同时兼容hive。...基于这些优化，使得Spark SQL相对于原有的SQL on Hadoop技术在性能方面得到有效提升。同时，Spark SQL支持多种数据源，如JDBC、HDFS、HBase。...在Scala API中，DataFrame变成类型为Row的Dataset： type DataFrame = Dataset[Row]。...hive-jdbc驱动包来访问spark-sql的thrift服务在项目pom文件中引入相关驱动包，跟访问mysql等jdbc数据源类似。...如果hive的元数据存储在mysql中，那么需要将mysql的连接驱动jar包如mysql-connector-java-5.1.12.jar放到SPARK_HOME/lib/下，启动spark-sql

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Spark SQL | Spark，从入门到精通

Shark 为了实现 Hive 兼容，在 HQL 方面重用了 Hive 中 HQL 的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑，可以近似认为仅将物理执行计划从 MR 作业替换成了 Spark 作业（辅以内存列式存储等各种和...Spark SQL 在 Hive 兼容层面仅依赖 HQL parser、Hive Metastore 和 Hive SerDe。...Dataset 是在 spark1.6 引入的，目的是提供像 RDD 一样的强类型、使用强大的 lambda 函数，同时使用 Spark SQL 的优化执行引擎。...UDF 定义一个 udf 很简单，例如我们自定义一个求字符串长度的 udf： val len = udf{(str:String) => str.length} spark.udf.register("...type def outputEncoder: Encoder[Double] = Encoders.scalaDouble } 使用 spark.udf.register("myAverage2

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Spark SQL从入门到精通

Shark为了实现Hive兼容，在HQL方面重用了Hive中HQL的解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑，可以近似认为仅将物理执行计划从MR作业替换成了Spark作业（辅以内存列式存储等各种和Hive...Dataset是在spark1.6引入的，目的是提供像RDD一样的强类型、使用强大的lambda函数，同时使用spark sql的优化执行引擎。...UDF 定义一个udf很简单，例如我们自定义一个求字符串长度的udf。...val len = udf{(str:String) => str.length} spark.udf.register("len",len) val ds =spark.read.json("file...type def outputEncoder: Encoder[Double] = Encoders.scalaDouble } 使用 spark.udf.register("myAverage2

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Note_Spark_Day08：Spark SQL(Dataset是什么、外部数据源、UDF定义和分布式SQL引擎)

.select( get_json_object($"value", "$.name").as("name"), get_json_object($"value", "$.salary...中使用 SparkSQL与Hive一样支持定义函数：UDF和UDAF，尤其是UDF函数在实际项目中使用最为广泛。...方式一：SQL中使用使用SparkSession中udf方法定义和注册函数，在SQL中使用，使用如下方式定义：方式二：DSL中使用使用org.apache.sql.functions.udf函数定义和注册函数...函数功能：将某个列数据，转换为大写 */ // TODO: 在SQL中使用 spark.udf.register( "to_upper_udf", // 函数名 (name:...通过Java JDBC的方式，来访问Thrift JDBC/ODBC server，调用Spark SQL，并直接查询Hive中的数据 * ii).

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独孤九剑-Spark面试80连击(下)

用户自定义函数可以在 Spark SQL 中定义和注册为 UDF，并且可以关联别名，这个别名可以在后面的 SQL 查询中使用。...中的其他 UDF 支持，Spark SQL 支持集成现有 Hive 中的 UDF，UDAF 和 UDTF 的（Java或Scala）实现。...另外，通过包含实现 jar 文件（在 spark-submit 中使用 -jars 选项）的方式 PySpark 可以调用 Scala 或 Java 编写的 UDF（through the SparkContext...例如，Python UDF（比如上面的 CTOF 函数）会导致数据在执行器的 JVM 和运行 UDF 逻辑的 Python 解释器之间进行序列化操作；与 Java 或 Scala 中的 UDF 实现相比...在 PySpark 中访问在 Java 或 Scala 中实现的 UDF 的方法。正如上面的 Scala UDAF 实例。

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独孤九剑-Spark面试80连击(下)

用户自定义函数可以在 Spark SQL 中定义和注册为 UDF，并且可以关联别名，这个别名可以在后面的 SQL 查询中使用。...UDAF 目前只支持在 Scala 和 Java 中通过扩展 UserDefinedAggregateFunction 类使用。...中的其他 UDF 支持，Spark SQL 支持集成现有 Hive 中的 UDF，UDAF 和 UDTF 的（Java或Scala）实现。...例如，Python UDF（比如上面的 CTOF 函数）会导致数据在执行器的 JVM 和运行 UDF 逻辑的 Python 解释器之间进行序列化操作；与 Java 或 Scala 中的 UDF 实现相比...在 PySpark 中访问在 Java 或 Scala 中实现的 UDF 的方法。正如上面的 Scala UDAF 实例。

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独孤九剑-Spark面试80连击(下)

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【Spark数仓项目】需求三：地图位置解析进一步优化

一、地理位置解析需求优化在需求二的地理位置解析需求中，我们暂时指定了一位叫毕导的用户测试。...UDF（User-Defined Function）：通过注册自定义的 UDF 函数 parse_city，在 Spark SQL 中进行经纬度解析和处理。...如果该 Geohash5 在 dim.area_geo 维度表中不存在，则调用高德 API 查询对应的省市区信息，并插入到 dim.area_geo 维度表中。...(acc1) spark.udf.register("parse_city",(latitude:Double,longitude:Double) => { //计算用户上报经纬度的...val option = bc.value.get(hash5) if(option.isDefined){ val value = option.get

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Spark UDF1 输入复杂结构

Spark机器学习API之特征处理

（4）SparkSQL中如何定义UDF和使用UDF

Byzer UDF 函数开发指南

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spark sql读取hudi表数据

Scala之隐式转换「建议收藏」

如何使用Hue创建Spark1和Spark2的Oozie工作流

spark 之TF-IDF提取文章关键词

【Spark Mllib】TF-IDF&Word2Vec——文本相似度

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Spark SQL | Spark，从入门到精通

Spark SQL从入门到精通

Note_Spark_Day08：Spark SQL(Dataset是什么、外部数据源、UDF定义和分布式SQL引擎)

独孤九剑-Spark面试80连击(下)

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【Spark数仓项目】需求三：地图位置解析进一步优化

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