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中。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。
图算法最早来源于图论和组合优化相关算法，在风控里面应用比较多的基本上都是传统的图算法或比较偏数学理论的算法，如最短路径发现，不同的账号和交易之间存在异常的最短路径，某些账号或设备存在异常的关联。另外，还有图的识别，比如洗钱，会涉及到异常的环路。
PySpark和Pandas之间改进性能和互操作性的其核心思想是将Apache Arrow作为序列化格式，以减少PySpark和Pandas之间的开销。
动态 UDF的使用最简单，用户可以使用 Byzer 的 register 语句将一段 Scala/Java 代码注册成 UDF.
作者 | Sanket Gupta 译者 | 王强 策划 | 刘燕 本文最初发布于 Medium 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 当你的数据集变得越来越大，迁移到 Spark 可以提高速度并节约时间。 多数数据科学工作流程都是从 Pandas 开始的。 Pandas 是一个很棒的库，你可以用它做各种变换，可以处理各种类型的数据，例如 CSV 或 JSON 等。我喜欢 Pandas — 我还为它做了一个名为“为什么 Pandas 是新时代的 Excel”的播客。 我仍然认为 Pandas
最近给StreamingPro提供了两个新的模块，一个是streamingpro-manager,一个是streamingpro-api。 streamingpro-manager主要是提供一个部署，管理Spark任务的web服务。streamingpro则是增强了定制StreamingPro的能力。当然，还有就是对原有功能的增强，比如StreamingPro SQL Server 支持异步导出数据，使得交互式查询中，如果有海量结果需要返回成为可能。
继 无编码利用协同算法实现个性化推荐,我纯粹使用SQL和配置实现了一个更为复杂一些的，计算文章词汇的tf/idf值，将浏览数作为预测值，使用线性回归算法进行模型训练的示例。帮助大家更好的了解StreamingPro对算法的优秀支持。这篇文章的示例将会跑在Spark 2.0 上了。为了方便大家体验，我已经将Spark 安装包，StreamignPro,以及分词包都准备好，大家下载即可。
1、Spark SQL自定义函数就是可以通过scala写一个类，然后在SparkSession上注册一个函数并对应这个类，然后在SQL语句中就可以使用该函数了，首先定义UDF函数，那么创建一个SqlUdf类，并且继承UDF1或UDF2等等，UDF后边的数字表示了当调用函数时会传入进来有几个参数，最后一个R则表示返回的数据类型，如下图所示：
Spark无疑是当今数据科学和大数据领域最流行的技术之一。尽管它是用Scala开发的，并在Java虚拟机(JVM)中运行，但它附带了Python绑定，也称为PySpark，其API深受panda的影响。在功能方面，现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能，例如groupby、聚合等等。
场景描述：这是一个Spark的面试题合集。是我自己作为面试者和作为面试官都会被问到或者问到别人的问题，这个总结里面有大量参考了网上和书上各位老师、大佬的一些原文答案，只是希望可以给出更好的回答，一般上我都会把原文链接贴上，如有侵权请联系删除！
如果你从事软件开发，你就会知道 Bug 是生活的一部分。当你开始你的项目时，Bug 就可能存在，当你把你的产品交付给客户时，Bug 也可能存在。在过去的几十年中，软件开发社区已经开发了许多的技术工具、IDE、代码库等来帮助开发者尽早地发现 Bug，以避免在产品交付的时候仍旧存在 Bug。
对于 Spark 内置的算子，在 Python 中调用 RDD、DataFrame 的接口后，从上文可以看出会通过 JVM 去调用到 Scala 的接口，最后执行和直接使用 Scala 并无区别。而 对于需要使用 UDF 的情形，在 Executor 端就需要启动一个 Python worker 子进程，然后执行 UDF 的逻辑。那么 Spark 是怎样判断需要启动子进程的呢？
SQL 在解析字符串方面，能力还是有限，因为支持的算子譬如substring,split等有限，且不具备复杂的流程表达能力。我们内部有个通过JSON描述的DSL引擎方便配置化解析，然而也有一定的学习时间成本。
众所周知，Spark 框架主要是由 Scala 语言实现，同时也包含少量 Java 代码。Spark 面向用户的编程接口，也是 Scala。然而，在数据科学领域，Python 一直占据比较重要的地位，仍然有大量的数据工程师在使用各类 Python 数据处理和科学计算的库，例如 numpy、Pandas、scikit-learn 等。同时，Python 语言的入门门槛也显著低于 Scala。
Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame， 最终使用Dataset数据集进行封装，发展流程如下。
AI 圈里很多人都听说过开源 AI 作画扩散模型 Stable Diffusion，见识过 AI 图片横扫朋友圈。最近大模型兴起除了造梗图之外，应用前景也在逐渐清晰，AIGC（人工智能生成内容）成为了众多科技公司正在尝试的领域。
Prophet是facebook开源的时间序列预测工具,使用时间序列分解与机器学习拟合的方法进行建模预测,关于prophet模型优点本文不再累述，网络上的文章也比较多了，各种可视化，参数的解释与demo演示，但是真正用到工业上大规模的可供学习的中文材料并不多。
作者 | 赵钰莹，郑思宇 如今，有越来越多的企业将机器学习引入到不同的流程中，对机器学习模型的期待也越来越高。与这种期待相反的是，我们对机器学习治理的关注度显然不够，还没有找到好的方式让整个流程运转地更加流畅、透明度更高，甚至连最佳实践可能的样子都十分模糊。在刚刚结束的 2022 re:Invent 大会上，亚马逊云科技数据与机器学习副总裁 Swami Sivasubramanian 博士针对 Amazon SageMaker 发布的一系列更新，扩大了机器学习在模型生命周期中的治理规模，让模型开发初步告别
* 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。。。。。
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。基于DataFrame(或者DataSet) 的Java(或Python、Scale) 可以轻松的定义注册UDF，但是想在SQL(SparkSQL、Hive) 中自定义或者想共用就遇到困难。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。
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。
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。
在Spark中，也支持Hive中的自定义函数。自定义函数大致可以分为三种： UDF(User-Defined-Function)，即最基本的自定义函数，类似to_char,to_date等 UDAF（User- Defined Aggregation Funcation），用户自定义聚合函数，类似在group by之后使用的sum,avg等 UDTF(User-Defined Table-Generating Functions),用户自定义生成函数，有点像stream里面的flatMap 本篇就手把
参考：https://suncle.me/2018/04/16/Hadoop-MapReduce-HDFS-Introduction/
Forecasting the evolution of events over time is essential to many applications, such as option pricing, disease progression, speech recognition, and supply chain management. It is also notoriously difficult: The goal is not just to predict an overall outcome but instead a precise sequence of events that will happen at specific times. Niels Bohr, a physics Nobel laureate, famously said that “prediction is very difficult, especially if it’s about the future.” In this blog post I will explore advanced techniques for time series forecasting using deep learning approaches on AWS. The post focuses on arbitrary time series value prediction so will be of interest to any reader working with time series. The post assumes that the reader already possesses basic technical knowledge in the field of Machine Learning.
在数据分析领域中，没有人能预见所有的数据运算，以至于将它们都内置好，一切准备完好，用户只需要考虑用，万事大吉。扩展性是一个平台的生存之本，一个封闭的平台如何能够拥抱变化？在对数据进行分析时，无论是算法也好，分析逻辑也罢，最好的重用单位自然还是：函数。 故而，对于一个大数据处理平台而言，倘若不能支持函数的扩展，确乎是不可想象的。Spark首先是一个开源框架，当我们发现一些函数具有通用的性质，自然可以考虑contribute给社区，直接加入到Spark的源代码中。 我们欣喜地看到随着Spark版本的演化，确实涌
强类型的Dataset和弱类型的DataFrame都提供了相关的聚合函数， 如 count()，countDistinct()，avg()，max()，min()。除此之外，用户可以设定自己的自定义聚合函数
首先确保安装了python 2.7 ,强烈建议你使用Virtualenv方便python环境的管理。之后通过pip 安装pyspark
作为 DeNexus 安全服务提供商，需要良好选型的数据平台实现巨量数据的分析和管理。DeNexus 根据自身需求选型了 Databricks 的湖仓一体解决方案，满足自身对数据类型、用户类型、可扩展性、版本管理和 MLOps 上的需求。
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。
PySpark是一种适合在大规模数据上做探索性分析，机器学习模型和ETL工作的优秀语言。若是你熟悉了Python语言和pandas库，PySpark适合你进一步学习和使用，你可以用它来做大数据分析和建模。
用于机器学习、人工智能、数据分析的基于云计算的工具日前增多。其中的一些应用是在基于云计算的文档编辑和电子邮件，技术人员可以通过各种设备登录中央存储库，并在远程位置，甚至在路上或海滩上进行工作。云计算可以处理文件备份和同步，简化工作流程。
========== Spark SQL ========== 1、Spark SQL 是 Spark 的一个模块，可以和 RDD 进行混合编程、支持标准的数据源、可以集成和替代 Hive、可以提供 JDBC、ODBC 服务器功能。
2020年6月18日，开发了近两年（自2018年10月份至今）的Apache Spark 3.0.0正式发布！
2020年6月18日，开发了近两年（自2018年10月份至今）的Apache SparkTM 3.0.0正式发布！
MapReduce是apache公司开发的，基于该框架能够使应用程序能够运行在大规模集群上，并以一种可靠的，具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。MapReduce的思想就是“分而治之”，Mapper负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来处理；Reducer负责对map阶段的结果进行汇总。
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。因此，需要自定义DataType，满足定制化需求。以下以自定义Map结构的DataType为例进行说明。
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。
本节主要是对最近使用Spark完成的一些工作做一些抽象和整理。Spark是一个大数据框架（不是一门新的计算机编程语言，而是一个系统，一个框架。如果拿Python实现，就是pyspark，拿scala实现，就是spark-scala等），是大数据开发的一项必备技能，因其分布式系统（distributed system）的实现而被广泛应用。运算速度快的特点让其成为了算法与数据工程任务中的必备技能之一，在大厂的面试中也经常出现对Spark的考察。
作者 ｜刘燕 不知不觉， re:Invent 已经走过了 11 个年头。11 月 28 日，一年一度的 re:Invent 2022 全球大会开幕。 这是自 2019 年疫情以来的首次现场活动，因此也格外有意义。据悉，re:Invent 2022 吸引了约 50000 人现场参加，与疫情前的水平相当。而线上参加的人数超过 300000 人。 这场为期五天的云计算盛会又给大家带来了很多新的惊喜。 重要发布综述 在 re:Invent 2022 上，亚马逊云科技推出了广泛的新应用程序和产品增强功能，旨在优
亚马逊一直在为其云计算子公司AWS添加AI功能。今天，亚马逊宣布了一系列对SageMaker的改进，SageMaker是用于构建，训练和部署机器学习模型的端到端平台。
机器之心报道 编辑：魔王、小舟 来自加州理工学院和普渡大学的研究者通过直接在傅里叶空间中对积分核进行参数化，构造了一种新的神经算子——傅里叶神经算子（FNO）。 这篇由加州理工学院 Zongyi Li、Anima Anandkumar，以及普渡大学（Purdue University）Kamyar Azizzadenesheli 等人提交的论文的审阅。 本文的作者之一 Anima Anandkumar 是加州理工学院教授，也是英伟达机器学习研究的负责人。 传统意义上，神经网络主要学习有限维欧式空间之间的映
Spark SQL中对Json支持的详细介绍 在这篇文章中，我将介绍一下Spark SQL对Json的支持，这个特性是Databricks的开发者们的努力结果，它的目的就是在Spark中使得查询和创建JSON数据变得非常地简单。随着WEB和手机应用的流行，JSON格式的数据已经是WEB Service API之间通信以及数据的长期保存的事实上的标准格式了。但是使用现有的工具，用户常常需要开发出复杂的程序来读写分析系统中的JSON数据集。而Spark SQL中对JSON数据的支持极大地简化了使用JSON数据的
之前有分享过一篇笔记：Spark sql规则执行器RuleExecutor(源码解析) 里面有提到Analyzer、Optimizer定义了一系列 rule。 📷 其中Analyzer定义了从【未解析的逻辑执行计划】生成【解析后的逻辑执行计划】的一系列规则，这篇笔记整理了一下这些规则都哪些。 基于spark3.2 branch rule【规则】 batch【表示一组同类的规则】 strategy【迭代策略】 注释 OptimizeUpdateFields Substitution fixedPoint 此
为了继续实现 Spark 更快，更轻松，更智能的目标，Spark 2.3 在许多模块都做了重要的更新，比如 Structured Streaming 引入了低延迟的持续处理；支持 stream-to-stream joins；通过改善 pandas UDFs 的性能来提升 PySpark；支持第四种调度引擎 Kubernetes clusters（其他三种分别是自带的独立模式Standalone，YARN、Mesos）。除了这些比较具有里程碑的重要功能外，Spark 2.3 还有以下几个重要的更新：
问题导读 1.spark2升级哪些内容变化？ 2.升级中spark哪些没有发生变化？ 3.cloudera中，spark1和spark2能否并存？ 4.升级后，可能会遇到什么问题？ spark2出来已经很长时间了，但是由于spark1.6比较稳定，很多依然在使用。如果想使用spark2，那么该如何升级。我们window升级一般为直接点击升级即可，剩下的事情，不用我们管。但是spark的升级确实有点出乎意料。相当于我们直接安装，但是可以借用以前的配置，比如配置文件基本是不变的，如果目录相同，环境变量
同理对应的Vectors object 也是。这就造成了一个比较大的困难，比如下面的代码就很难做到兼容了，切换Spark就无法通过编译：
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
