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。...DS自动进行的优化，让处理逻辑顺应自动优化的方向，小码农也会有春天。
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。...{ // 默认调用 "evaluate" 方法 public int evaluate(String str) { if (null == str) {...// 修改evaluate的形参，满足UDF不同输入参数及类型的场景 public Boolean evaluate(String s1, String s2) { if (null...== s1 || null == s2) { return false; } else return s1.contains(s2); } } 2.
在开始正式数据处理之前，我觉得有必要去学习理解下UDF。...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...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。...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。...DS 中处理不能被序列化的对象时，要想在Excutor上使用它们，必须在Excutor中被初始化。
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。...package com.tencent.sparkpad.udf//scalastyle:offimport org.apache.spark.sql.api.java.UDF1class ExtractIdUDF...null || targetStr.isEmpty) { return "0" } val reg = "(?...public class ExtractIdUDF { public final String evaluate(String targetStr) { if (targetStr == null...管理UDF函数查询UDF函数和查询全局UDF函数。
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。...; import org.apache.spark.sql.RowFactory; import org.apache.spark.sql.api.java.UDF1; import org.apache.spark.sql.types.DataType
+-------+ | 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
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...// 注册临时UDF spark.udf().register("boolFilterUdf", BoolFilterUdf.boolFilterUdf, DataTypes.BooleanType);...注册 spark.udf().register("structFilterUdf", StudyEntity.structFilterUdf, studyDataType); // 数据处理 Dataset...数据处理 Dataset studyDs = spark.read().text(".
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...} /** * 合并 update操作，可能是针对一个分组内的部分数据，在某个节点上发生的 但是可能一个分组内的数据，会分布在多个节点上处理
1.查询为空的字段 我们查询某个字段为空的数据时，在mysql中： select eid,ent_name from ent_search where enttype_code is NULL;...2.查询某个不为空的字段 我们查询某个字段不为空的数据时，在mysql中： select eid,ent_name from ent_search where enttype_code is NOT NULL
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...SQL的实现要实现重分区要使用group by，然后udf跟上面一样，需要进行聚合操作。...{(str: String) => { str.substring(0,str.length-1) }} spark.udf.register("substring",substring
我们可以这样规定，如果方法返回的是对象，那么它的返回一定不为null；如果方法返回的是Optional对象，则表示方法返回结果可能存在null，需要做非null处理。...T get()返回不为null的实践一般是当接口为null时，抛出异常，这样就做到返回一定不为null了。...// 这种方法代表返回结果一定不为null，调用这个方法不用做null处理 T get(Integer id); // 这种方法代表返回结果可能 Optional get(Integer id)...; 对于返回可能存在null的方法，Optional对象也提供了一些优雅的处理方式。...op.orElseThrow(BizException::new); if (value == null) { throw new BizException(); } // ifPresent相当于相当于以下处理
在日常的开发中，遇到需要处理 Null 值的场景还是蛮常见的。比如，查询某个字段包含 Null 值的记录、在展示的时候将 Null 值转为其它值、聚合包含 Null 值的列等。...今天就和大家聊聊在 MySQL 中处理 Null 值时需要注意的点，本文包含以下内容： 查找 Null 值 将 Null 值转为实际值 在排序中对 Null 值的处理 计算非 Null 值的数量 聚合...Null 列 1 查找 Null 值 查找 Null 值不能使用 “=”，而应该使用“is Null”。...类似的，在处理字符串类型的字段的时候，我们要找出某个字段没有值的记录。假设该字段叫作 xxx，xxx 允许设置 Null 值。...3 处理排序中的 Null 值 如果是使用默认的升序对包含有 Null 值的列做排序，有 Null 值的记录会排在前面，而使用了降序排序，包含了 Null 值的记录才会排在后面。
表示缺失值(Missing value)，是“Not Available”的缩写 • Inf：表示无穷大，是“Infinite”的缩写 • NaN：表示非数值，是“Not a Number”的缩写 • NULL...来判断是否为非数值，比如： is.nan(2) [1] FALSE is.nan(NA) ## 缺失值NA不是非数值 [1] FALSE is.nan(0/0) [1] TRUE NULL...NULL表示空值，表示没有内容。...来看个例子： x NULL [1] 0 length(x) [1] 0 is.null(x) ## is.null()函数判断是否为空值 [1] TRUE NA NA表示缺失值...is.na(x)] ## 删除缺失值 [1] 2 5 8 sum(is.na(x)) ## 缺失值的个数 [1] 2 对于处理含有缺失值的向量，很多函数在默认参数下不能工作，比如：
SQL NULL 值 SQL Date SQL isnull() NULL 值是遗漏的未知数据。 默认地，表的列可以存放 NULL 值。...本章讲解 IS NULL 和 IS NOT NULL 操作符。 SQL NULL 值 如果表中的某个列是可选的，那么我们可以在不向该列添加值的情况下插入新记录或更新已有的记录。...这意味着该字段将以 NULL 值保存。 NULL 值的处理方式与其他值不同。 NULL 用作未知的或不适用的值的占位符。 注释：无法比较 NULL 和 0；它们是不等价的。...SQL 的 NULL 值处理 请看下面的 "Persons" 表： Id LastName FirstName Address City 1 Adams John London 2 Bush George...无法使用比较运算符来测试 NULL 值，比如 =, 。 我们必须使用 IS NULL 和 IS NOT NULL 操作符。
SQL NULL 函数 SQL Nulls SQL 数据类型 SQL ISNULL()、NVL()、IFNULL() 和 COALESCE() 函数 请看下面的 "Products" 表...SELECT ProductName,UnitPrice*(UnitsInStock+UnitsOnOrder) FROM Products 在上面的例子中，如果有 "UnitsOnOrder" 值是 NULL...，那么结果是 NULL。...微软的 ISNULL() 函数用于规定如何处理 NULL 值。 NVL(), IFNULL() 和 COALESCE() 函数也可以达到相同的结果。 在这里，我们希望 NULL 值为 0。...下面，如果 "UnitsOnOrder" 是 NULL，则不利于计算，因此如果值是 NULL 则 ISNULL() 返回 0。
相对于 C++ 的处理，由于 Java 中没有指针类型的存在，而且 Java 是一个静态强类型语言，Java 选择将 null 表示为一个特殊的东西。...在 Python 中，表示 null 的对象就是 NoneType 的 None。这种处理会比 Java 在概念上纯粹一些。...这并非是这个处理方式的缺点，如果是语言本身不支持 null，则完全不会出现这样的问题，例如 Haskell，Rust 等。...在新生代的语言中，基本上都会对 null 这个 bug 温床进行一些处理，具体处理的方式算是各有优劣。...由于兼容性的问题，老的语言里可能还是免不了见到 null，但新写的代码最好还是使用更好的处理方式，避免「十亿美金错误」。
---- 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
小文件合并综述 1.1 小文件表现 不论是Hive还是Spark SQL在使用过程中都可能会遇到小文件过多的问题。...小文件过多最直接的表现是任务执行时间长，查看Spark log会发现大量的数据移动的日志。我们可以查看log中展现的日志信息，去对应的路径下查看文件的大小和个数。...3.不论在Hive还是在Spark中，每一个存储块都对应一个Map程序，一个Map呈现就需要一个JVM，启动一个JVM去读取或者写小文件是吃力不讨好的行为。...一个元数据大概150字节），影响namenode性能 5.影响磁盘寻址时间 1.3 小文件出现的原因 启用了动态分区，往动态分区表插入数据时，会插入大量小文件 reduce的数量设置的较多，到reduce处理时...我们知道，以MapReduce为代表的大数据系统，都习惯用K-V键值对的形式来处理文件，最后文件落盘，也是一个reduce对应一个输出文件。
为了处理这种情况，MySQL提供了三大运算符: IS NULL: 当列的值是NULL,此运算符返回true。 IS NOT NULL: 当列的值不为NULL, 运算符返回true。...= NULL 在列中查找 NULL 值 。 在MySQL中，NULL值与任何其它值的比较（即使是NULL）永远返回false，即 NULL = NULL 返回false 。...MySQL中处理NULL使用IS NULL和IS NOT NULL运算符。...| 20 |+-----------------+----------------+2 rows in set (0.00 sec) ---- 使用PHP脚本处理...NULL 值 PHP脚本中你可以在 if...else 语句来处理变量是否为空，并生成相应的条件语句。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
