前言 Spark UDF 增加了对 DS 数据结构的操作灵活性，但是使用不当会抵消Spark底层优化。...Spark UDF物理解释 文章1中提到 Spark UDF/UDAF/UDTF对数据的处理物理解释如下： UDF =》一个输入一个输出。相当于map UDAF =》多个输入一个输出。...Spark UDF使用场景（排坑） Spark UDF/UDAF/UDTF 可实现复杂的业务逻辑。...但是，在Spark DS中，如列裁剪、谓词下推等底层自动优化无法穿透到UDF中，这就要求进入UDF内的数据尽可能有效。...Hive UDFs/UDAFs/UDTFs https://spark.apache.org/docs/3.0.0/sql-ref-functions-udf-hive.html
Spark UDF实现demo 1 前言 使用Spark开发代码过程时，很多时候当前库中的算子不能满足业务需求。此时，UDFs(user defined functions) 派上非常大的作用。...这时，可以先按照一定规约自定义函数，再向Spark(或Hive)注册为永久函数，实现在Spark和Hive共享UDF的目的。... .bashrc配置 alias spark_sql="/opt/spark/bin/spark-sql \ --master yarn \ --deploy-mode client..." 注：--jars参数添加UDF的java实现到集群 -i参数为预执行的代码 spark_udf.sql CREATE OR REPLACE FUNCTION strlen_udf_int...1 row(s) spark-sql (default)> select strlen_udf_int("liu"); ADD JAR file:///search/work/bigdata/liuzhixuan
UDF UDF全称User-Defined Functions，用户自定义函数，是Spark SQL的一项功能，用于定义新的基于列的函数，这些函数扩展了Spark SQL的DSL用于转换数据集的词汇表。...4spark.udf.register("square", squared) Call the UDF in Spark SQL 1spark.range(1, 20).registerTempTable...// Register the UDF with our SparkSession 13 spark.udf.register("CTOF", (degreesCelcius: Double...来创建UDF 1import org.apache.spark.sql.functions.udf 2val makeDt = udf(makeDT(_:String,_:String,_:String...UDF一般特指Spark SQL里面使用的函数。
Spark UDF加载外部资源 前言 由于Spark UDF的输入参数必须是数据列column，在UDF中进行如Redis查询、白/黑名单过滤前，需要加载外部资源(如配置参数、白名单)初始化它们的实例。...类、WordTrieEntity类；AtKwdBo类：使用AtKwdBo类接收构建字典树的词包；WordTrieEntity类：字典树的构造与字符串匹配 序列化问题 文章中3总结了序列化的问题，如下：...Spark UDF在注册时就需要实例化，之后有且仅会(自动)调用call方法。...} } return WordTrieEntity.contains(stringSeq, wordTrieList); } } 调用代码 spark.udf...解决写Spark UDF 麻烦，那就用Dataset的mapPartition算子代码。
Spark UDF 是一种强大的工具，允许开发者创建自定义函数以扩展 Spark SQL 的功能。...然而，当需要将这些 UDF 迁移到 StarRocks 时，可能会遇到一些挑战，因为两个系统在架构和功能上有所不同。...package com.tencent.sparkpad.udf//scalastyle:offimport org.apache.spark.sql.api.java.UDF1class ExtractIdUDF...TYPEBOOLEANjava.lang.BooleanTINYINTjava.lang.ByteSMALLINTjava.lang.ShortINTjava.lang.IntegerBIGINTjava.lang.LongFLOATjava.lang.FloatDOUBLEjava.lang.DoubleSTRING/VARCHARjava.lang.String然后把项目打包，在targets目录下生成两个...SELECT ExtractIdUDF("Hello(123)");常见问题StarRocks Java版本和Jar包编译Java版本不一致Error Code: 1064. org/example/ExtractIdUDF
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。...的输入参数，Boolean作为UDF1的输出参数，来认识Spark UDF1 输入复杂结构。...然后结合文章1的Spark UDF1 输出复杂结构，返回修改后的PersonEntity对象，来说明Spark UDF1能够胜任逻辑处理的工作。...在此基础上测试发现将List转换成Seq，将class(struct)转换成Row可以解决问题。 以下以实现过滤得到city>80的用户为例说明（虽然不使用UDF1也可以实现，哈哈）。
+-------+ | id|content| +---+-------+ | a| asf| | b| 2143| | b| rfds| +---+-------+ 这样可以用 udf...写自定义函数进行增加列： import org.apache.spark.sql.functions.udf // 新建一个dataFrame val sparkconf = new SparkConf...") 1 else 0 } val addCol = udf(code) // 增加一列 val addColDataframe = tempDataFrame.withColumn("col...content") val code :(Int => String) = (arg: Int) => {if (arg < 2) "little" else "big"} val addCol = udf...Try(if (arg1.toInt > arg2.toInt) "arg1>arg2" else "arg1<=arg2").getOrElse("error") } val compareUdf = udf
今天在用spark处理数据的时候，遇到两个小问题，特此笔记一下。 两个问题都与网络交互有关，大致处理场景是，在driver端会提前获取组装一批数据，然后把这些数据发送executor端进行后续处理。...问题一：序列化异常 driver有一个case class类需要封装一些数据发送到executor上，原来都是scala的类，直接发送到executor上执行没问题，而且也没加序列化的注解，原因是因为scala...会自动给函数方法序列化，因为这个类出现在函数中，所以也没事，但今天在这个类里面又加了一个java的bean，结果就出现了异常： 原因是新加的java bean没有序列化，所以导致了这个问题，scala的函数序列化可能并不是深度序列化...，不会对类属性里面的类再次进行序列化，所以解决办法就是让这个java bean实现java的序列化接口： 问题二：driver端发送的数据太大导致超过spark默认的传输限制 异常如下： 从上面的异常提示...如何解决： 方法一：使用广播变量传输 方法二：调大spark.rpc.message.maxSize的值，默认是128M，我们可以根据需要进行适当调整 在使用spark-submit提交任务的时候，加上配置即可
Spark UDF1 返回复杂结构 由java开发UDF1需指定返回值的DataType，spark-2.3.1暂不支持Array、Map这些复杂结构。...自定义UDF1 UDF mapFilterUdf 返回Map结构 BoolFilterUdf.java package com.sogo.getimei.udf; import org.apache.spark.sql.api.java.UDF1...基于此，本文从简单到组合，给出可执行的java实现。...文章3可遇到了这个问题，可惜没有解答，怎么办呢？...，也即文章5中遇到的问题。
一、前述 SparkSql中自定义函数包括UDF和UDAF UDF：一进一出 UDAF:多进一出 （联想Sum函数） 二、UDF函数 UDF:用户自定义函数，user defined function...* 根据UDF函数参数的个数来决定是实现哪一个UDF UDF1，UDF2。。。。...UDF1xxx * UDF1 传一个参数 UDF2传两个参数。。。。。...as length from user").show(); 三、UDAF函数 UDAF:用户自定义聚合函数，user defined aggreagatefunction package com.spark.sparksql.udf_udaf...org.apache.spark.api.java.function.Function; import org.apache.spark.sql.DataFrame; import org.apache.spark.sql.Row
这两天，球友又问了我一个比较有意思的问题: ? 解决问题之前，要先了解一下Spark 原理，要想进行相同数据归类到相同分区，肯定要有产生shuffle步骤。 ?...明显，直接用是不行的，可以间接使用UDF来实现该功能。...方式一-简单重分区 首先，实现一个UDF截取列值共同前缀，当然根据业务需求来写该udf val substring = udf{(str: String) => { str.substring...(0,str.length-1) }} 注册UDF spark.udf.register("substring",substring) 创建Dataset val sales = spark.createDataFrame...{(str: String) => { str.substring(0,str.length-1) }} spark.udf.register("substring",substring
组合两个表 SQL架构 表: Person +-------------+---------+ | 列名 | 类型 | +-------------+---------+ | PersonId
FirstName, LastName, City, State from Address right join Person on Person.PersonId=Address.PersonId; 问题...第二：因为表 Address 中的 personId 是表 person 的外键，所以我们可以连接这两个表来获取一个人的地址信息。 那问题来了，什么是外键呢？
问题描述 使用Hive处理数据的时候，写了一个UDF，然后上传到服务器，添加到Hive中之后，一直报如下的错误： FAILED: SemanticException [Error 10014]: Line...Possible choices: 解决思路 语义错误，错误码10014，我只在网上看到一个这个问题的提问，没有人回答，而且他的错误一眼就看出来了， UDF没有使用规定的方法名称，看到这里，我立刻检查我的方法名称...，代码片段如下： import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; public class Distance extends UDF { /** * 两个经纬度点之间的距离计算...解决方法 将方法名称修改完成，然后删除Hive中已经注册的方法，退出Hive Shell界面，重新进入Hive Shell，再进行UDF注册的步骤。即可解决！...UDF注册参见：HIVE的UDF以及JDBC编程 总结 自古写代码字母写错了是最难检查的问题，所以写的时候一定要认真！这是一个很怎么说呢？很“高级”的错误！
，都需要基于上述两表提供 person 的以下信息： FirstName, LastName, City, State 题解 由于FirstName, LastName, City, State 来自两个不同的
---- 自定义UDF函数 无论Hive还是SparkSQL分析处理数据时，往往需要使用函数，SparkSQL模块本身自带很多实现公共功能的函数，在org.apache.spark.sql.functions...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。...| | hehe| | xixi| +-----+ */ //3.使用自定义函数将单词转为大写 //SQL风格-自定义函数 //spark.udf.register...("函数名",函数实现) spark.udf.register("small2big", (value: String) => value.toUpperCase()) df.createOrReplaceTempView...) import org.apache.spark.sql.functions._ val small2big2: UserDefinedFunction = udf((value: String
编写一个 SQL 查询，满足条件：无论 person 是否有地址信息，都需要基于上述两表提供 person 的以下信息：
思路： 这是一个数学上的组合数问题。网上有一些算法可以求出组合数的数量，但现在需要把每一个组合数取出来。...首先考虑到必须得用到递归，具体如何取能防止出现重复组合，就比较巧妙了，如果用判断重复不仅low，而且会有非常繁重的计算量，最好就是循环的时候能避开重复组合的问题。...小学里面学过如何数线段个数，或者某种三角形的个数，老师会使用一种方法，比如以第一个端点为准，找到所有线段，再以第二个端点开始找，并且不回头找，因为会重复，这就是典型的组合数，只是N取2的组合。...受此启发，可以设计出递归的寻找M取N个组合数。...然后我们递归找到取n-1的所有组合，再把当前元素结合进去就可以了。
题目描述 图片 输入格式 第一行有两个整数 t,k，其中 t 代表该测试点总共有多少组测试数据，k 的意义见问题描述。 接下来 t 行每行两个整数 n,m，其中 n,m 的意义见问题描述。...此时需要解决两个问题： 范围过大导致答案错误 重复遍历，时间超时 图片 代码实现 #include #include using namespace std; const
组合 77. 组合 给定两个整数 n 和 k，返回范围 [1, n] 中所有可能的 k 个数的组合。 你可以按 任何顺序 返回答案。...所以这种组合的问题就很适合用回溯来解决，特别是当其是组合！ ...把组合问题抽象为如下树形结构： 接下来就是回溯三部曲： 函数头设计： 因为我们最后要返回一个 vector> ，那么期间我们也得有一个 vector 来记录当前符合条件的结果...除此之外，为了防止出现重复的组合，我们需要一个 cur 变量，比如这次是 [1, 2, 3] 中取 1，那么下一层递归中就要从 2 开始取，不然就会出现 11 的情况！
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