将ArrayType列传递给Spark Scala中的UDF - 腾讯云开发者社区

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。...2.PySpark Internals PySpark 实际上是用 Scala 编写的 Spark 核心的包装器。...这个底层的探索：只要避免Python UDF，PySpark 程序将大约与基于 Scala 的 Spark 程序一样快。如果无法避免 UDF，至少应该尝试使它们尽可能高效。...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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Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN

Scala）针对 DataType 删除在 org.apache.spark.sql 包中的一些类型别名（仅限于 Scala） UDF 注册迁移到 sqlContext.udf 中 (Java...例如，在通常将被共享的前缀中声明的 Hive UDF （即： org.apache.spark.*）。...例如，在通常将被共享的前缀中声明的 Hive UDF （即： org.apache.spark.*）。...UDF 注册迁移到 sqlContext.udf 中 (Java & Scala) 用于注册 UDF 的函数，不管是 DataFrame DSL 还是 SQL 中用到的，都被迁移到 SQLContext... 中的 udf 对象中。

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如何将多个参数传递给 React 中的 onChange？

在 React 中，一些 HTML 元素，比如 input 和 textarea，具有 onChange 事件。onChange 事件是一个非常有用、非常常见的事件，用于捕获输入框中的文本变化。...有时候，我们需要将多个参数同时传递给 onChange 事件处理函数，在本文中，我们将介绍如何实现这一目标。...下面是一个简单的示例，其中演示了一个简单的输入框，并将其值存储在组件状态中。...多个参数传递有时候，我们需要将多个参数传递给 onChange 事件处理函数。例如，假设我们有一个包含两个输入框的表单。每个输入框都需要在变化时更新组件的状态，但是我们需要知道哪个输入框发生了变化。...结论在本文中，我们介绍了如何使用 React 中的 onChange 事件处理函数，并将多个参数传递给它。我们介绍了两种不同的方法：使用箭头函数和 bind 方法。

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Effective PySpark(PySpark 常见问题)

在NLP任务中，我们经常要加载非常多的字典，我们希望字典只会加载一次。这个时候就需要做些额外处理了。...那么程序中如何读取dics.zip里的文件呢？...from pyspark.sql.functions import udf from pyspark.sql.types import * ss = udf(split_sentence, ArrayType...另外，在使用UDF函数的时候，发现列是NoneType 或者null,那么有两种可能：在PySpark里，有时候会发现udf函数返回的值总为null,可能的原因有：忘了写return def abc...比如你明明是一个FloatType,但是你定义的时候说是一个ArrayType,这个时候似乎不会报错，而是udf函数执行会是null. 这个问题之前在处理二进制字段时遇到了。

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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

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。...对于直接使用 RDD 的计算，或者没有开启 spark.sql.execution.arrow.enabled 的 DataFrame，是将输入数据按行发送给 Python，可想而知，这样效率极低。...然后由 ArrowStreamWriter 将 root 对象中的整个 batch 的数据写入到 socket 的 DataOutputStream 中去。...Python 进程，Python 中会转换为 Pandas Series，传递给用户的 UDF。...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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利用PySpark 数据预处理（特征化）实战

前言之前说要自己维护一个spark deep learning的分支，加快SDL的进度，这次终于提供了一些组件和实践，可以很大简化数据的预处理。...第一个是pyspark的套路，import SDL的一些组件，构建一个spark session： # -*- coding: UTF-8 -*- from pyspark.sql import SparkSession...函数 avg_word_embbeding_udf = udf(avg_word_embbeding, ArrayType(FloatType())) # 添加一个person_behavior_article_vector...= udf(avg_word_embbeding_2, ArrayType(FloatType())) person_behavior_vector_all_df = person_behavior_vector_df.groupBy...= udf(like_or_not_like, ArrayType(IntegerType())) result_df = person_behavior_vector_df.join(person_df

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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

/org/apache/spark/api/java/JavaRDD.scala 中。...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...对于直接使用 RDD 的计算，或者没有开启 spark.sql.execution.arrow.enabled 的 DataFrame，是将输入数据按行发送给 Python，可想而知，这样效率极低。...然后由 ArrowStreamWriter 将 root 对象中的整个 batch 的数据写入到 socket 的 DataOutputStream 中去。...Python 进程，Python 中会转换为 Pandas Series，传递给用户的 UDF。

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Byzer UDF 函数开发指南

使用 Scala/Java 编写 UDF，然后发布成 Jar, 引入 Jar 包后，需要重启使用基于 Hive 开发的 UDF 动态 UDF 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....运行结果如下：在上面的示例中，如果用户使用 Scala 编写，那么 udfType 支持 udf/udaf 。...如果想具体的业务逻辑使用 Java 开发，那么需要单独再写一个 Java 类，在里面实现具体的逻辑，然后在 Scala 函数中调用。...命令行版本，则是在发行版根目录下的 libs/ 目录里。使用基于 Hive 开发的 UDF 首先，按照前面内置函数中说的方式，将基于 Hive 规范的 UDF 函数的 Jar 包放到指定的目录中。

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pyspark 特征工程

曾经在15、16年那会儿使用Spark做机器学习，那时候pyspark并不成熟，做特征工程主要还是写scala。...我们使用movielens的数据进行，oneHotEncoder、multiHotEncoder和Numerical features的特征处理。...samplesWithGenre = movieSamples.select("movieId", "title", explode( split(F.col("genres"), "\\|").cast(ArrayType...finalSample = processedSamples.withColumn("vector", udf...1,10,14],[1....| +-------+------------+---------+--------------------+ only showing top 5 rows 其中生成vector的udf

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show partitions 分区查询

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...前言查询的分区情况程序 Jupyter # 导入信息 from pyspark.sql import SparkSession, Row from pyspark import SQLContext...from pyspark.sql.functions import udf, col, explode, collect_set, get_json_object, concat_ws, split...from pyspark.sql.types import StringType, IntegerType, StructType, StructField, ArrayType, MapType....getOrCreate() # 查询语句 spark.sql(""" show partitions 表名 """).show() Hive中 # 显示表分区： hive> show

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《大数据+AI在大健康领域中最佳实践前瞻》---- 基于DBSCAN 与软聚类实现单一实体识别

文章大纲使用到的开源库年龄标准化 DBSCAN SOFT-CLUSTERING 实体统一实体统一实现测试 DBSCAN 与软聚类实现单一实体识别，可以用于多个不同个体中的同一个体识别。...使用到的开源库 import os import json import math import numbers import numpy as np import itertools as it...(l, params), ArrayType(ArrayType(StringType()))) #Function to combine the different soft_cols in a...( convert_list,ArrayType(ArrayType(ArrayType(StringType()))) ) def get_birth_year(date_str, age):...(cluster_ages, ArrayType(ArrayType(IntegerType()))) #Choose the first PI_ID in the group of PI_IDs to

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Spark UDF1 输入复杂结构

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。...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。...输入复杂结构，输出基础类型直接将PersonEntity作为UDF1的输入类型，如UDF1，会出现如下错误： // 输入Java Class时的报错信息...中输入复杂结构的关键点在于解决Scale和Java类型转换的问题。

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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。...函数参数的个数来决定是实现哪一个UDF UDF1，UDF2。。。。...scala代码： val conf = new SparkConf() conf.setMaster("local").setAppName("udf") val sc = new SparkContext...，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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spark sql是如何比较复杂数据类型的？该如何利用呢？

Hi，我是小萝卜算子大家对简单数据类型的比较都很清楚，但是针对array、map、struct这些复杂类型，spark sql是否支持比较呢？都是怎么比较的？我们该怎么利用呢？...先给出一个结论：spark sql支持array、struct类型的比较，但不支持map类型的比较（Hive也是如此）。那是怎么比较的呢？...containsNull用来指明ArrayType中的值是否有null值 MapType(keyType, valueType, valueContainsNull)：表示包括一组键 - 值对的值。...函数为入口来查看： max.scala-->greatest方法 arithmetic.scala-->Greatest类从代码中，我们看到，比较的方法入口是TypeUtils类的getInterpretedOrdering...StructType中要求元素个数必须是一样的，因此fields数组的长度是一样的。比较方法也是：从左往右，挨个儿比，直到比出大小。

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Note_Spark_Day08：Spark SQL(Dataset是什么、外部数据源、UDF定义和分布式SQL引擎)

中SparkSQL模块不仅可以处理离线数据（批处理），还可以处理流式数据（流计算） spark.read 批处理 spark.readStream 流计算将SparkSQL...中添加的新的接口，是DataFrame API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象，结合了RDD和DataFrame的优点。...函数功能：将某个列数据，转换为大写 */ // TODO: 在SQL中使用 spark.udf.register( "to_upper_udf", // 函数名 (name:...，无论使用DSL还是SQL，构建Job的DAG图一样的，性能是一样的，原因在于SparkSQL中引擎： Catalyst：将SQL和DSL转换为相同逻辑计划。 ...Spark SQL的核心是Catalyst优化器，它以一种新颖的方式利用高级编程语言功能（例如Scala的模式匹配和quasiquotes）来构建可扩展的查询优化器。

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独孤九剑-Spark面试80连击(下)

Spark SQL UDF 其实是一个 Scala 函数，被 catalyst 封装成一个 Expression 结点，最后通过 eval 方法计根据当前 Row 计算 UDF 的结果。...中的其他 UDF 支持，Spark SQL 支持集成现有 Hive 中的 UDF，UDAF 和 UDTF 的（Java或Scala）实现。...例如，Python UDF（比如上面的 CTOF 函数）会导致数据在执行器的 JVM 和运行 UDF 逻辑的 Python 解释器之间进行序列化操作；与 Java 或 Scala 中的 UDF 实现相比...在 PySpark 中访问在 Java 或 Scala 中实现的 UDF 的方法。正如上面的 Scala UDAF 实例。...Spark 允许将 map 端的中间结果输出和结果存储在内存中，reduce 端在拉取中间结果的时候避免了大量的磁盘 I/O。

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独孤九剑-Spark面试80连击(下)

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Spark SQL 快速入门系列(6) | 一文教你如何自定义 SparkSQL 函数

自定义 UDF 函数在Shell窗口中可以通过spark.udf功能用户可以自定义函数。...scala> val df = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame...| | 30| Andy| | 19| Justin| +----+-------+ // 注册一个 udf 函数: toUpper是函数名, 第二个参数是函数的具体实现 scala> spark.udf.register...除此之外，用户可以设定自己的自定义聚合函数 2.1 弱类型UDF(求和) 1.源码 package com.buwenbuhuo.spark.sql.day01.udf import com.buwenbuhuo.spark.sql.day01...2.3 强类型UDF(求均值) 1. 源码 package com.buwenbuhuo.spark.sql.day01.udf import org.apache.spark.sql.

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独孤九剑-Spark面试80连击(下)

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如何做Spark 版本兼容

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： //定义一个函数，将一个字符串转化为Vector val t = udf { (features: String...在Spark中，你可以通过 org.apache.spark.SPARK_VERSION 获取Spark的版本。...然而这种方式有一个缺点，尤其是在Spark中很难避免，如果compileCode 返回的值ref是需要被序列化到Executor的，则反序列化会导致问题，因为里面生成的一些匿名类在Executor中并不存在...分离项目方式将API有变化的部分，独立出来。...我们使用了另外一个Scala语法的技巧，如下： val t = functions2.udf(reslutClzzName, (features: String) => { if (!

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PySpark UD(A)F 的高效使用

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide | ApacheCN

如何将多个参数传递给 React 中的 onChange？

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