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HyperLogLog函数在Spark中的高级应用

预聚合是高性能分析中的常用技术，例如，每小时100亿条的网站访问数据可以通过对常用的查询纬度进行聚合，被降低到1000万条访问统计，这样就能降低1000倍的数据处理量，从而在查询时大幅减少计算量，提升响应速度...本文，我们将介绍 spark-alchemy这个开源库中的 HyperLogLog 这一个高级功能，并且探讨它是如何解决大数据中数据聚合的问题。首先，我们先讨论一下这其中面临的挑战。...中 Finalize 计算 aggregate sketch 中的 distinct count 近似值 值得注意的是，HLL sketch 是可再聚合的：在 reduce 过程合并之后的结果就是一个...Spark-Alchemy 简介：HLL Native 函数 由于 Spark 没有提供相应功能，Swoop开源了高性能的 HLL native 函数工具包，作为 spark-alchemy项目的一部分...，本文阐述了预聚合这个常用技术手段如何通过 HyperLogLog 数据结构应用到 distinct count 操作，这不仅带来了上千倍的性能提升，也能够打通 Apache Spark、RDBM 甚至

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【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用

【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用 WAL 即 write ahead log（预写日志），是在 1.2 版本中就添加的特性。...WAL 在 driver 端和 executor 端都有应用。我们分别来介绍。...WAL在 driver 端的应用 何时创建 用于写日志的对象 writeAheadLogOption: WriteAheadLog 在 StreamingContext 中的 JobScheduler...中的 ReceiverTracker 的 ReceivedBlockTracker 构造函数中被创建，ReceivedBlockTracker 用于管理已接收到的 blocks 信息。...设置为 true才会执行这一步） WAL 在 executor 端的应用 Receiver 接收到的数据会源源不断的传递给 ReceiverSupervisor，是否启用 WAL 机制（即是否将 spark.streaming.receiver.writeAheadLog.enable

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    函数式编程在ReduxReact中的应用

    而流式操作以函数为基本的操作单元，通过对函数的抽象和组合来完成整个任务。下面对抽象和组合在函数式编程中的应用进行详细的讲解。...例如，我们有一个序列： const list = [9, 5, 2, 7] 若对序列中的每个元素加 1： map(a => a + 1, list) //=> [10, 6, 3, 8] 若对序列中的每个元素平方...函数式编程在Redux/React中的应用 从reduce到Redux reduce reduce 是对列表的迭代操作的抽象，map 和 filter 都可以基于 reduce 进行实现。...transduce 相当于 compose 和 reduce 的组合，相对于 reduce 改进之处为：列表中的每个元素在放入累积器之前，先对其进行一系列的处理。...由上可知，我们可以将React看作输入为state，输出为view的“纯”函数。下面讲解纯函数的概念、优点，及其在React中的应用。

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    回调函数在Java中的应用

    回调函数在Java中的应用 In computer programming, a callback function, is any executable code that is passed as...关于回调函数(Callback Function)，维基百科已经给出了相当简洁精炼的释义。...Java的面向对象模型不支持函数，其无法像C语言那样，直接将函数指针作为参数；尽管如此，我们依然可以基于接口来获得等效的回调体验。...我们产品侧在调用mop下单接口后还会有后续逻辑，主要是解析mop下单接口的响应，将订单ID与订单项ID持久化到数据库中；由于mop下单接口耗时较多，就会导致我们产品侧接口响应时间延长，原本响应时间不到一秒...void onResponse(Object response); void onFailure(Exception e); } 2 mop client sdk 异步下单接口 我们在mop

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    数学相关函数在PHP中的应用简介

    数学相关函数在PHP中的应用简介 对于数学计算来说，最常见的其实还是我们使用各种操作符的操作，比如说 +加、-减 之类的。当然，PHP 中也为我们提供了一些可以方便地进行其他数学运算的操作函数。...这两个函数的参数都是不固定长度的，也就是你传多少个参数都可以的。它也可以直接接收一个数组作为参数，并返回数组中最大的那个元素。这两个函数可以配合指定一个变量的最大最小值范围。...它产生随机数的平均速度比 rand() 快四倍，这是官方文档中说的，而且，mt_rand() 在文档中也说了是非正式用来替换 rand() 函数的。...前面带 a 的都是对应三角函数的反函数，后面带 h 的都是对应三角函数的双曲函数，又带 a 又带 h 的就是反双曲函数了。 在最后两段测试代码中，我们的数据出现了 NAN 这种情况。...测试代码： https://github.com/zhangyue0503/dev-blog/blob/master/php/202012/source/9.数学相关函数在PHP中的应用简介.php 参考文档

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    Spark2.x学习笔记：2、Scala简单例子

    ) 5050 scala> 备注：Scala在for循环中对循环变量i的赋值用了“<-”符号，1 to 100指定了一个范围 在scala中还有一个和上面的to关键字有类似作用的关键字until，它的不同之处在于不包括最后一个元素...(f:(Double)=>Double,value:Double)=f(value) 再看一个例子： map方法接受一个函数参数，将它应用到数组中的每个元素，返回新的数组。...Scala对每个字段都提供了getter和setter方法，在生成面向JVM的类时，每个字段生成一个私有字段以及对应的getter和setter方法，这两个方法是public，在需要时可以重新定义getter...this （3）单例对象 Scala比Java更面向对象，因为在Scala中不能拥有静态成员，Scala它使用单例对象。...在object中一般可以为伴生类做一些初始化等操作 （4）伴生对象 在Java或C++中，通常会用到既有实例方法也有静态方法的类，在Scala中将静态成员分离出来，形成与类同名的伴生对象(companion

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    scanf函数的实战应用: 实例演示scanf函数在实际应用中的使用方法

    在C语言中，scanf函数是一种常用的读取数据的方式，它可以按照我们预期的格式读取数据。为了让scanf函数更高效地工作，我们可以使用格式化字符串来限制输入的数据类型和长度。...基本格式 scanf函数中的格式化字符串由百分号(%)开头，后面跟着读取数据的格式。例如，"%d"表示读取一个整数，"%f"表示读取一个浮点数，"%s"表示读取一个字符串。...清空输入缓存 在读取多个值时，scanf函数会将之前未读取的数据留在输入缓存中，可能会影响后续的读取。我们可以使用 "%[^\n]% c" 这种格式化字符串来清空输入缓存。...总结 总之，scanf函数是C语言中非常常用的函数，其强大的格式化字符串可以帮助我们限制输入的格式，但是，我们在使用scanf函数时也要注意一些细节，如缓存区问题，还要注意scanf函数的返回值，以确定读取是否成功...总结来说，scanf函数是C语言中非常常用的函数，它的格式化字符串能够帮助我们限制输入的格式，但是我们在使用时也要注意一些细节。

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    【Spark篇】---SparkSQL中自定义UDF和UDAF，开窗函数的应用

    一、前述 SparkSQL中的UDF相当于是1进1出，UDAF相当于是多进一出，类似于聚合函数。 开窗函数一般分组取topn时常用。...实现拼接的逻辑 * buffer.getInt(0)获取的是上一次聚合后的值 * 相当于map端的combiner，combiner就是对每一个map...* 这里即是:在进行聚合的时候，每当有新的值进来，对分组后的聚合如何进行计算 */ @Override...，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 * 此时就要用merge操作，将各个节点上分布式拼接好的串，合并起来 * buffer1...; import org.apache.spark.sql.SaveMode; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext; /**是hive的函数，必须在集群中运行

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    归并排序应用——剑指 Offer 51. 数组中的逆序对

    输入一个数组，求出这个数组中的逆序对的总数。...一个选左数组一个选右数组 逆序对的判断 全部从左数组选择、 全部从右数组中选择，我们只需加上返回值即可 统计出某个数后面有多少个数比它小 在归并合并的过程中，可以 得到两个有序的数组...tmp数组中，此时left[begin1] (5) 就是次小的数 即tmp数组中的第二个数 此时在right数组中 [0,begin2)区间的数 都比left[begin1] (5) 小 即 ret...[beign2] (5) 将right[begin2] 放入tmp数组中，并将begin2++ 在剩余的数中，由于7>5 ，所以 5就为目前最小的数 ，将其放入 tmp数组中 同时7也没有找到...begin2]放入tmp数组中，并将begin2++ 在剩余的数中，由于 8的数 ，放入tmp数组中 同时begin2++ ，继续寻找right数组中是否存在>=9的数

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    后缀数组(suffix array)在字符串匹配中的应用

    Suffix Array 介绍 在计算机科学里, 后缀数组（英语：suffix array）是一个通过对字符串的所有后缀经过排序后得到的数组。...后缀数组被乌迪·曼伯尔（英语：Udi Manber）与尤金·迈尔斯（英语：Eugene Myers）于1990年提出，作为对后缀树的一种替代，更简单以及节省空间。...我们要牢记自己是工程师, 不去打比赛, 因此不用实现完美的后缀数组. 跟着我的思路, 用简易版后缀数组来解决前言中的问题. 应用思路 首先, 大概的想明白一个道理....我们的目的是, 找ear是否是A中四个字符串中的某一个的子串. 求出一个TRUE/FALSE. 那么我们首先求出A中所有的字符串德所有子串.放到一个数组里....需要强调的是, 这个”题目”是我在工作中真实碰到的, 使用暴力解法尝试之后, 由于效率太低, 在大佬指点下使用了SA. 30s解决问题.

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    广义函数不再广义-在信号与系统中的应用

    将一个函数（称为测试函数）映射到一个数值。这个数值可以看作是对原始函数的一种“加权积分”。...什么是测试函数： 广义函数理论中，测试函数通常指定义在一个开集上的无限可微函数，且满足一定的光滑性和衰减性条件。 这些函数被用作“探针”来探测其他函数（如分布或广义函数）的性质。...∫₀⁺∞ φ(t) dt: 表示对测试函数φ(t)从0到正无穷进行积分，得到一个数值。 加权平均: 可以将这个内积看作是对测试函数φ(t)在t≥0部分进行的一种加权平均。...换句话说，冲击函数δ(t)可以看作是一个在t=0处无限尖锐、无限高的脉冲，其总面积为1。 还有三个性质： 筛选性: 冲击函数具有筛选性，即它可以从一个函数中筛选出在t=0处的取值。...而对于像冲击函数这样的广义函数，其在t=0处的左右极限并不存在，因此传统的求导方法无法直接应用。为了解决这个问题，我们引入了广义函数的求导概念。 广义函数的求导是通过其作用于测试函数来定义的。

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    Spark RDD Map Reduce 基本操作

    RDD是Spark中的抽象数据结构类型，任何数据在Spark中都被表示为RDD。从编程的角度来看，RDD可以简单看成是一个数组。...和普通数组的区别是，RDD中的数据是分区存储的，这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上，同时可以被并行处理。...因此，Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD，然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果。本文为第一部分，将介绍Spark RDD中与Map和Reduce相关的API中。...map map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。...map的输入函数是应用于RDD中每个元素，而mapPartitions的输入函数是应用于每个分区，也就是把每个分区中的内容作为整体来处理的。

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    Spark常用的算子以及Scala函数总结

    mapPartitions(function) ：map()的输入函数是应用于RDD中每个元素，而mapPartitions()的输入函数是应用于每个分区。...collect()：函数可以提取出所有rdd里的数据项:RDD——>数组（collect用于将一个RDD转换成数组。） reduce()：根据映射函数f，对RDD中的元素进行二元计算，返回计算结果。...基于SparkShell的交互式编程 1、map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。...RDD中每个元素，而mapPartitions()的输入函数是应用于每个分区 package test import scala.Iterator import org.apache.spark.SparkConf...注意在数据对被搬移前同一机器上同样的key是怎样被组合的(reduceByKey中的lamdba函数)。然后lamdba函数在每个区上被再次调用来将所有值reduce成一个最终结果。

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    在Apache Spark上跑Logistic Regression算法

    虽然Spark支持同时Java，Scala，Python和R，在本教程中我们将使用Scala作为编程语言。不用担心你没有使用Scala的经验。练习中的每个代码段，我们都会详细解释一遍。...Spark核心概念 在一个高的抽象层面，一个Spark的应用程序由一个驱动程序作为入口，在一个集群上运行各种并行操作。驱动程序包含了你的应用程序的main函数，然后将这些应用程序分配给集群成员执行。...在Spark的Scala Shell中粘贴以下import语句： import org.apache.spark.mllib.classification....每个LabeledPoint包含标签和值的向量。在我们的训练数据，标签或类别（破产或非破产）放在最后一列，数组下标0到6。这是我们使用的parts(6)。...filter()中，保留预测分类和所属分类不一致的元组。在Scala中_1和_2可以用来访问元组的第一个元素和第二个元素。

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    Spark常用的算子以及Scala函数总结

    mapPartitions(function) ：map()的输入函数是应用于RDD中每个元素，而mapPartitions()的输入函数是应用于每个分区。...collect()：函数可以提取出所有rdd里的数据项:RDD——>数组（collect用于将一个RDD转换成数组。） reduce()：根据映射函数f，对RDD中的元素进行二元计算，返回计算结果。...基于SparkShell的交互式编程 1、map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。...RDD中每个元素，而mapPartitions()的输入函数是应用于每个分区 package test import scala.Iterator import org.apache.spark.SparkConf...注意在数据对被搬移前同一机器上同样的key是怎样被组合的(reduceByKey中的lamdba函数)。然后lamdba函数在每个区上被再次调用来将所有值reduce成一个最终结果。

    1.9K120

    在Apache Spark上跑Logistic Regression算法

    虽然Spark支持同时Java，Scala，Python和R，在本教程中我们将使用Scala作为编程语言。不用担心你没有使用Scala的经验。练习中的每个代码段，我们都会详细解释一遍。...Spark核心概念 在一个高的抽象层面，一个Spark的应用程序由一个驱动程序作为入口，在一个集群上运行各种并行操作。驱动程序包含了你的应用程序的main函数，然后将这些应用程序分配给集群成员执行。...在Spark的Scala Shell中粘贴以下import语句： import org.apache.spark.mllib.classification....在我们的训练数据，标签或类别（破产或非破产）放在最后一列，数组下标0到6。这是我们使用的parts(6)。在保存标签之前，我们将用getDoubleValue()函数将字符串转换为Double型。...filter()中，保留预测分类和所属分类不一致的元组。在 Scala中_1和_2可以用来访问元组的第一个元素和第二个元素。

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    Scala学习笔记

    ] = Map(a -> 100, b -> 200)     （*）scala函数的参数：求值策略         1、call by value：对函数的实参求值，并只求值一次             ..., Sqoop Redis Hadoop)         #将元素进行拆分， 拆分后每个元素（"Spark Hadopp Hive"）形成独立的小数组         scala> var arr2...1）概念：柯里化是将方法或者函数中一个带有多个参数的列表拆分成多个小的参数列表（一个或者多个参数）的过程，并且将参数应用前面参数列表时返回新的函数             scala> def sum...对于Java和scala来说，运行程序必须main方法中             - 对JAVA语言来说，main method在class类中                 public static...（包括成员字段），都属于主构造器的代码，且执行顺序于代码书写的顺序是一致的，其实与java一样             * 在java中方法之外的代码（成员及代码块），在构造器调用之前最先执行，姑且将这些代码看做也是一个主构造器中进行执行的

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    【Groovy】Groovy 方法调用 ( Groovy 构造函数中为成员赋值 | Groovy 函数的参数传递与键值对参数 | 完整代码示例 )

    文章目录 一、Groovy 构造函数中为成员赋值 二、Groovy 函数的参数传递与键值对参数 三、完整代码示例 一、Groovy 构造函数中为成员赋值 ---- Groovy 类没有定义构造函数 ,...但是可以使用如下形式的构造函数 , 为 Groovy 类设置初始值 ; new 类名(成员名1: 成员值1, 成员名2: 成员值2) 顺序随意 : 成员的顺序随意 , 没有强制要求 , 只需要 成员名...与 成员值对应即可 ; 个数随意 : 成员个数随意 , 可以为所有的属性赋值 , 也可以只为其中的部分属性赋值 ; 如下代码 : class Student { def name def..., ${student3.age}" 执行结果为 : student : Tom , 18 student2 : Jerry , 16 student3 : Jim , null 二、Groovy 函数的参数传递与键值对参数...---- 在 Groovy 的构造函数中 , 可以使用 成员名1: 成员值1, 成员名2: 成员值2 类型的参数 , 这是键值对 map 类型的集合 ; 但是对于普通的函数 , 不能使用上述格式 ,

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