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PySpark UD(A)F 的高效使用

对于结果行，整个序列化/反序列化过程在再次发生，以便实际的 filter() 可以应用于结果集。...除了UDF的返回类型之外，pandas_udf还需要指定一个描述UDF一般行为的函数类型。...这还将确定UDF检索一个Pandas Series作为输入，并需要返回一个相同长度的Series。它基本上与Pandas数据帧的transform方法相同。...因为Arrow可以轻松处理字符串，所以可以使用pandas_udf装饰器。在UDF中，将这些列转换回它们的原始类型，并进行实际工作。如果想返回具有复杂类型的列，只需反过来做所有事情。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)

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    PySpark-prophet预测

    本文打算使用PySpark进行多序列预测建模，会给出一个比较详细的脚本，供交流学习，重点在于使用hive数据/分布式，数据预处理，以及pandas_udf对多条序列进行循环执行。...tips:背景说明，在十万级别的sku序列上使用prophet预测每个序列未来七天的销售。...Arrow 之上，因此具有低开销，高性能的特点，udf对每条记录都会操作一次，数据在 JVM 和 Python 中传输，pandas_udf就是使用 Java 和 Scala 中定义 UDF，然后在...至于缺失值的填充，prophet可以设置y为nan，模型在拟合过程中也会自动填充一个预测值,因为我们预测的为sku销量，是具有星期这种周期性的，所以如果出现某一天的缺失，我们倾向于使用最近几周同期数据进行填充...as select * from store_sku_predict_29 ") print('完成预测') 当然也可以不用pandas_udf的形式进行 ，在旧版spark中使用sc.parallelize

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    pyspark 原理、源码解析与优劣势分析（2） ---- Executor 端进程间通信和序列化

    （2） ---- Executor 端进程间通信和序列化 pyspark 原理、源码解析与优劣势分析（3） ---- 优劣势总结 Executor 端进程间通信和序列化 对于 Spark 内置的算子，在...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？...在 Spark 2.2 后提供了基于 Arrow 的序列化、反序列化的机制（从 3.0 起是默认开启），从 JVM 发送数据到 Python 进程的代码在 sql/core/src/main/scala...这是一个来自官方文档的示例： def multiply_func(a, b): return a * b multiply = pandas_udf(multiply_func, returnType...在 Pandas UDF 中，可以使用 Pandas 的 API 来完成计算，在易用性和性能上都得到了很大的提升。

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    PySpark源码解析，教你用Python调用高效Scala接口，搞定大规模数据分析

    4、Executor 端进程间通信和序列化 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...在 Spark 2.2 后提供了基于 Arrow 的序列化、反序列化的机制（从 3.0 起是默认开启），从 JVM 发送数据到 Python 进程的代码在 sql/core/src/main/scala...这是一个来自官方文档的示例： def multiply_func(a, b): return a * b multiply = pandas_udf(multiply_func, returnType...在 Pandas UDF 中，可以使用 Pandas 的 API 来完成计算，在易用性和性能上都得到了很大的提升。...然而 PySpark 仍然存在着一些不足，主要有： 进程间通信消耗额外的 CPU 资源； 编程接口仍然需要理解 Spark 的分布式计算原理； Pandas UDF 对返回值有一定的限制，返回多列数据不太方便

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    2023-05-01：给你一个整数 n ， 请你在无限的整数序列 中找出并返回

    2023-05-01：给你一个整数 n ，请你在无限的整数序列 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, ...中找出并返回第 n 位上的数字。...输入：n = 11输出：0解释：第 11 位数字在序列 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, ... 里是 0 ，它是 10 的一部分。...2.实现函数 findNthDigit，其输入为整数 n，表示要查找的数字在整数序列中的位置。根据 under 数组，找到包含第 n 个数字的区间长度 len，并返回调用子函数 number 的结果。...如果 offset 等于 0，则说明已经到达最低位，直接返回路径经过的值中的第 nth 个数字；否则，计算出当前节点 cur 取值（这可能需要根据 offset 来进行特殊处理），根据 all 和 offset...4.在 main 函数中，定义一个整数变量 n 表示要查找的数字在整数序列中的位置，调用 findNthDigit 函数查找第 n 个数字，并输出结果。

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    在DWR中实现直接获取一个JAVA类的返回值

    在DWR中实现直接获取一个JAVA类的返回值     DWR是Ajax的一个开源框架，可以很方便是实现调用远程Java类。但是，DWR只能采用回调函数的方法，在回调函数中获取返回值，然后进行处理。...} } 上面这个类很简单，里面的getString就直接返回一个字符串。...我们假设在DWR中配置了Test在DWR中所对应的类未JTest，那么我们要调用getString方法，可以这样写： function Test() {     //调用Java类Test的getString...    //回调函数     function callBackFun(data)     {         alert(data);     } } 这里处理很简单，就是调用java类的方法，然后在回调函数中处理...现在，让我们打开DWR的engine.js文件，搜索一个asyn，马上，就发现了一个setAsync方法，原来，DWR是这个方法设置成属性封装起来了。这样，我们就可以实现获取返回值的功能了。

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    2021-06-16：返回一个数组中，选择的数字不能相邻的情况下， 最大子序列累加和。

    2021-06-16：返回一个数组中，选择的数字不能相邻的情况下， 最大子序列累加和。 福大大 答案2021-06-16： 方法一：自然智慧。递归。 方法二：动态规划。...思路： 定义dp[i] : 表示arr[0...i]范围上，在不能取相邻数的情况下，返回所有组合中的最大累加和 在arr[0...i]范围上，在不能取相邻数的情况下，得到的最大累加和，可能性分类： 可能性...getMax(a int, b int) int { if a > b { return a } else { return b } } // 给定一个数组...arr，在不能取相邻数的情况下，返回所有组合中的最大累加和 // 思路： // 定义dp[i] : 表示arr[0...i]范围上，在不能取相邻数的情况下，返回所有组合中的最大累加和 // 在arr[0......i]范围上，在不能取相邻数的情况下，得到的最大累加和，可能性分类： // 可能性 1) 选出的组合，不包含arr[i]。

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    2021-06-16：返回一个数组中，选择的数字不能相邻的情况下， 最大子序列累加和。

    2021-06-16：返回一个数组中，选择的数字不能相邻的情况下， 最大子序列累加和。 福大大 答案2021-06-16： 方法一：自然智慧。递归。 方法二：动态规划。...思路： 定义dpi : 表示arr0...i范围上，在不能取相邻数的情况下，返回所有组合中的最大累加和 在arr0...i范围上，在不能取相邻数的情况下，得到的最大累加和，可能性分类： 可能性 1) 选出的组合...getMax(a int, b int) int { if a > b { return a } else { return b } } // 给定一个数组...arr，在不能取相邻数的情况下，返回所有组合中的最大累加和 // 思路： // 定义dp[i] : 表示arr[0...i]范围上，在不能取相邻数的情况下，返回所有组合中的最大累加和 // 在arr[0......i]范围上，在不能取相邻数的情况下，得到的最大累加和，可能性分类： // 可能性 1) 选出的组合，不包含arr[i]。

    60010

    SQL、Pandas和Spark：这个库，实现了三大数据分析工具的大一统

    ，更为灵活方便；而spark tar包解压本质上相当于是安装了一个windows系统下的软件，只能通过执行该“软件”的方式进入 提供功能不同：pip源安装方式仅限于在python语言下使用，只要可以import...02 三大数据分析工具灵活切换 在日常工作中，我们常常会使用多种工具来实现不同的数据分析需求，比如个人用的最多的还是SQL、Pandas和Spark3大工具，无非就是喜欢SQL的语法简洁易用、Pandas...以SQL中的数据表、pandas中的DataFrame和spark中的DataFrame三种数据结构为对象，依赖如下几个接口可实现数据在3种工具间的任意切换： spark.createDataFrame...() # 实现从spark.DataFrame注册为一个临时SQL表 spark.sql() # 实现从注册临时表查询得到spark.DataFrame 当然，pandas自然也可以通过pd.read_sql...和df.to_sql实现pandas与数据库表的序列化与反序列化，但这里主要是指在内存中的数据结构的任意切换。

    1.8K40

    Apache Doris 支持 Arrow Flight SQL 协议，数据传输效率实现百倍飞跃

    在之前版本中，如需将这些数据通过 MySQL Client 或 JDBC/ODBC 驱动传输至目标客户端时，需要先将 Block 序列化为行存格式的 Bytes，如果目标客户端是类似 Pandas 的列存数据科学组件或列存数据库...，还需将行存格式的 Bytes 再反序列化为列存格式，而序列化/反序列化操作是一个非常耗时的过程。...在绝大多数读取场景中，Arrow Flight SQL 的性能提升超 20 倍，而在部分场景中甚至实现了百倍的性能飞跃，为大数据处理和分析提供了强有力的保障。...修改 be/conf/be.conf中 arrow_flight_port为一个可用端口，如 9091。...在这过程中，首先需获取 FlightInfo，随后连接每一个 Endpoint 拉取数据。

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