随着小游戏的开发者们越来越多，或许，小游戏的风口才刚刚开始。 那么有的开发者在开发属于自己的小游戏时，都或多或少的想过：怎样让小程序小游戏也可以在自己的App上架运行？...在抖音里，直接开放了非常明显的“游戏小助手”，上架了游戏区，并于今年的2月份上架了“音跃球球”小游戏，展现出拉拢小游戏开发者的野心。 抖音从广告、内购两方面给予商业化支持。...并于2018年，蝴蝶互动正式进军小游戏领域，首先在重度小游戏领域提出了“小游戏，大制作”概念，得到不一般的一流重度游戏体验，主要作品有《御天传奇OL》、《金庸侠客行》等，其自主研发的小游戏《我画你猜》在曾经成为微信爆款小游戏...「FinClip」 答案必然是可以的，为了打破单一超级App垄断，凡泰极客经过多年的打磨，推出以小程序为载体的企业轻应用方案 —— FinClip 简单来说 FinClip 就是可以让小程序脱离微信环境最快运行在自有...开发者也可以通过 FinClip 管理后台对小程序、小游戏进行自主的上下架，让管理权限全部掌握在自己手中。 那么从游戏厂商的角度来看，正在飞速发展的小游戏赛道能为他们带来哪些增益？
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！...用户自定义函数可以在 Spark SQL 中定义和注册为 UDF，并且可以关联别名，这个别名可以在后面的 SQL 查询中使用。...其中 Driver 既可以运行在 Master 节点上中，也可以运行在本地 Client 端。...当用 spark-shell 交互式工具提交 Spark 的 Job 时，Driver 在 Master 节点上运行；当使用 spark-submit 工具提交 Job 或者在 Eclipse、IDEA...而 Dataset 中，每一行是什么类型是不一定的，在自定义了 case class 之后可以很自由的获得每一行的信息。
在Spark中，你可以通过 org.apache.spark.SPARK_VERSION 获取Spark的版本。...正常情况，你可以写两份代码，一份Spark 1.6. 一份Spark 2.0 ,然后在运行时决定编译那份代码。...比如前面我们提到的，对于Vector相关的API,1.6 和2.0 是不同的，那么我们可以剥离出两个工程，每个工程适配对应的版本，然后发布jar包，在Maven中根据Profile机制，根据Spark版本引入不同的适配包...这里还有一个问题，虽然udf返回的都是UserDefinedFunction对象，然而他们也是版本不兼容的，也就是我们无法让编译器确定返回的值是什么。...做版本兼容似乎并不是一件容易的事情。所以当使用StreamingPro做机器学习相关工作时，我只兼容了Spark 1.6,2.0,而抛弃了 1.5版本。
由于群里的同学公司用的spark版本比较早，我们知道原因就好，暂且不细去追究。 可是，这个思路提醒了我，我们有个任务，也可以用这个方法来优化，并且走的是另外一个原理。...这样在某些情况下是非常低效的，比如我们现在的数据，一个超大超复杂各种嵌套的json串，需要写udf从中解析出对应的数据，有的还需要输出排序的结果，并且字段巨多（小100个），那就得执行100次。...ps：关于表达式的确定性（deterministic）的理解，可以看这篇 Spark sql Expression的deterministic属性 下面看这种用法执行计划上的效果： 在我们的这个案例上...，运行时长的效果怎么样呢？...你可能会有疑惑：我是怎么知道这么写可以呢？ 哈哈，因为我对sparksql够熟悉啊 这个优化还有其他的解决方案吗？
例如上面len函数的参数bookTitle，虽然是一个普通的字符串，但当其代入到Spark SQL的语句中，实参`title`实际上是表中的一个列（可以是列的别名）。...当然，我们也可以在使用UDF时，传入常量而非表的列名。...此时，UDF的定义也不相同，不能直接定义Scala函数，而是要用定义在org.apache.spark.sql.functions中的udf方法来接收一个函数。...我为时间周期定义了一个样例类，且对于同比函数，我们只要求输入当年的时间周期，上一年的时间周期可以通过对年份减1来完成： case class DateRange(startDate: Timestamp...通过Spark提供的UDF与UDAF，你可以慢慢实现属于自己行业的函数库，让Spark SQL变得越来越强大，对于使用者而言，却能变得越来越简单。
由于主要是在PySpark中处理DataFrames，所以可以在RDD属性的帮助下访问底层RDD，并使用toDF()将其转换回来。这个RDD API允许指定在数据上执行的任意Python函数。...原因是 lambda 函数不能直接应用于驻留在 JVM 内存中的 DataFrame。 内部实际发生的是 Spark 在集群节点上的 Spark 执行程序旁边启动 Python 工作线程。...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。...可能会觉得在模式中定义某些根节点很奇怪。这是必要的，因为绕过了Spark的from_json的一些限制。...结语 本文展示了一个实用的解决方法来处理 Spark 2.3/4 的 UDF 和复杂数据类型。与每个解决方法一样，它远非完美。话虽如此，所提出的解决方法已经在生产环境中顺利运行了一段时间。
Byzer 提供了三种方式让用户自己实现 UDF 从而更好的扩展SQL的能力。 动态 UDF....假设 udfs 里有很多函数，不希望把所有的函数都包含进来，那么可以指定 Cell 的 序号 。 比如只包含第一个 cell, 那么可以这么写： include http....cell 命名 除此之外，还可以将代码放到 git 仓库中，假设用户放到 gitee上，那么可以用如下方式引用： include lib....开发完成后，打包这个项目，生成 Jar 包，为了能够让 Byzer 识别到这些 UDF, 需要做三件事： 把 Jar 包丢到 Byzer 项目的 jars 目录里去 启动时，在启动脚本中添加一个参数 -...'; 考虑到该指令重启后会失效，用户可以将这些指令放到一个单独的 Notebook里，然后采用 动态 UDF 中介绍的，通过 include 语法在需要使用的地方进行引用即可。
Spark SQL的特点： 1、和Spark Core的无缝集成，可以在写整个RDD应用的时候，配置Spark SQL来完成逻辑实现。...函数 通过spark.udf功能用户可以自定义函数 自定义udf函数： 1、 通过spark.udf.register(name,func)来注册一个UDF函数，name是UDF调用时的标识符，fun...2、 需要将一个DF或者DS注册为一个临时表 3、 通过spark.sql去运行一个SQL语句，在SQL语句中可以通过name(列名)方式来应用UDF函数 2、用户自定义聚合函数 弱类型用户自定义聚合函数...你需要通过spark.udf.resigter去注册你的UDAF函数。 需要通过spark.sql去运行你的SQL语句，可以通过 select UDAF(列名) 来应用你的用户自定义聚合函数。...=hdfs://master01:9000/spark_warehouse 4、注意，如果你在load数据的时候，需要将数据放到HDFS上。
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。 不过Spark本身其实是具有一定的学习门槛的。...对分布式准确性与速度的要求使其在很多设计上使用了一些精巧的办法，这也使得完成Spark的任务需要动一些脑筋，对其涉及到的特殊的数据结构也需要有一些了解。...这些都标注好之后，通过SparkSession对象启动一个Spark的运行进程。 一大堆专有名词我看着都晕，我们再努力拆解一下。 下面这一张图简单描述了一下Spark的分布式究竟“分布”在哪里。 ?...比方说这里我只填了一个col(x)，所以表示新的列就是x（x是一个字符串）这一列的复制。 Note 6: Column也是Spark内的一个独有的对象，简单来说就是一个“列”对象。...因为我们是在IDEA中运行代码，它会自动的开始和结束Spark进程，因此程序执行的很快的话，是看不到它的，所以我们运行下面的这一段代码。
Hive SOL实现查询用户连续登陆，讲讲思路Hive的开窗函数有哪些Hive存储数据吗Hive的SOL转换为MapReduce的过程?Hive的函数:UDF、UDAF、UDTF的区别?...UDF是怎么在Hive里执行的Hive优化row_number，rank，dense_rank的区别Hive count(distinct)有几个reduce，海量数据会有什么问题HQL：行转列、列转行一条...为什么要大合并既然HBase底层数据是存储在HDFS上，为什么不直接使用HDFS，而还要用HBaseHBase和Phoenix的区别HBase支持SQL操作吗HBase适合读多写少还是写多读少HBase...不使用B+树，可以用那个数据类型实现一个索引结构介绍下MySQL的联合索引联合索使用原则数据库有必要建索引吗?MySQL缺点?什么是脏读?怎么解决?为什么要有三大范式，建数据库时一定要遵循吗?...使用什么方法可以增加删除的功能？你在哪些场景下使用了布隆过滤器？SQL慢查询的解决方案（优化）？聚簇索引、非聚簇索引说一下哈希索引和B+相比的优势和劣势？MVCC知道吗？
前言 Spark成功的实现了当年的承诺，让数据处理变得更容易，现在，雄心勃勃的Databricks公司展开了一个新的愿景：让深度学习变得更容易。...因为Spark自己也可以使用Python，虽然有性能的上的损耗（据说>30%）,但是终究是能跑起来。...简单的来说，在spark的dataframe运算可以通过JNI调用tensorflow来完成，反之Spark的dataframe也可以直接喂给tensorflow(也就是tensorflow可以直接输入...（你可以通过一些python的管理工具来完成版本的切换），然后进行编译： build/sbt assembly 编译的过程中会跑单元测试，在spark 2.2.0会报错，原因是udf函数不能包含“-”，...你可以直接点击右键运行，也可以通过spark-submit运行： .
01 前 言 Spark成功的实现了当年的承诺，让数据处理变得更容易，现在，雄心勃勃的Databricks公司展开了一个新的愿景：让深度学习变得更容易。...因为Spark自己也可以使用Python，虽然有性能的上的损耗（据说>30%）,但是终究是能跑起来。...简单的来说，在spark的dataframe运算可以通过JNI调用tensorflow来完成，反之Spark的dataframe也可以直接喂给tensorflow(也就是tensorflow可以直接输入...（你可以通过一些python的管理工具来完成版本的切换），然后进行编译： build/sbt assembly 编译的过程中会跑单元测试，在spark 2.2.0会报错，原因是udf函数不能包含“-”，...你可以直接点击右键运行，也可以通过spark-submit运行： .
不会这20个Spark热门技术点，你敢出去面试大数据吗?，那一篇确实是非常精华，提炼出了非常重要同样非常高频的Spark技术点，也算是收到了一些朋友们的好评。...2）worker不会运行代码，具体运行的是Executor是可以运行具体appliaction写的业务逻辑代码，操作代码的节点，它不会运行程序的代码的。 4、Spark为什么比mapreduce快？...Task在Executor上运行，运行完毕释放所有资源。 7、spark on yarn Cluster 模式下，ApplicationMaster和driver是在同一个进程么？...DataFrame可以从很多数据源构建； DataFrame把内部元素看成Row对象，表示一行行的数据 DataFrame=RDD+schema 缺点： 编译时类型不安全； 不具有面向对象编程的风格。...不会这20个Spark热门技术点，你敢出去面试大数据吗?》
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。...我在databricks上找到一个比较简单理解的入门栗子： Register the function as a UDF 1val squared = (s: Int) => { 2 s * s 3}...variance_digg_count) as variance from video") 写到这里，再回顾UDF，我感觉这就像是去为了方便做一个分类转化等操作，和Python里面的函数一样，只不过这里的...UDF一般特指Spark SQL里面使用的函数。
数据倾斜介绍，原因与解决办法spark运行流程 flink checkpoint和savepoint的区别 Flink 的 Exactly Once 语义怎么保证 udf，udaf，udtf的区别 搜索...从本质上讲：Hive是将HQL语句转换成MapReduce程序的一个工具。 上题的回答提到了数据仓库和MapReduce，考官可以针对你的回答，进而提问数据仓库和MapReduce相关的知识点。...生成的查询计划存储在HDFS上，并由MapReduce调用执行。...参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/64240857 数据倾斜面试 spark运行流程 1、构建Spark Application的运行环境，启动SparkContext...5、Task在Executor上运行，运行完释放所有资源。
其实如果通过spark-submit 提交程序，并不会需要额外安装pyspark, 这里通过pip安装的主要目的是为了让你的IDE能有代码提示。...在Spark standalone 和 local模式下，dics.zip在各个worker的工作目录里并不会被解压，所以需要额外处理下： def __init__(self, baseDir,...获取路径的方式建议如下： temp = dictFile if os.path.exists(dictFile) else SparkFiles.get(dictFile) 这样可以兼容IDE里运行，local...'ids'], mainId=row["mainId"].item(), tags=row["tags"])) 然后我需要把oldr 变回为rdd,这个时候我这么用： resultDf = spark.createDataFrame...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
- foreachBatch，表示针对每批次数据输出，可以重用SparkSQL中数据源的输出 3、集成Kafka（数据源Source和数据终端Sink） 既可以从Kafka消费数据，也可以向Kafka...连续处理（Continuous Processing）是“真正”的流处理，通过运行一个long-running的operator用来处理数据。...（词频：WordCount) * * EventTime即事件真正生成的时间： * 例如一个用户在10：06点击 了一个按钮，记录在系统中为10：06 * 这条数据发送到Kafka，又到了Spark...重新运行上面的流式计算程序，当数据延迟达到以后，发现数据会被继续处理。 此时发现应用程序逻辑处理，不合理，存在如下2个问题： - 问题一： 延迟的数据，真的有必要在处理吗？？？？...不需要的，窗口分析：统计的最近数据的状态，以前的状态几乎没有任何作用 如果流式应用程序运行很久，此时内存被严重消费，性能低下 StructuredStreaming中为了解决上述问题，提供一种机制：
首先，它简化了 API 的使用，API 不再负责进行微批次处理。其次，开发者可以将流看成是一个没有边界的表，并基于这些 表 运行查询。...用户可以在资源消耗和延迟之间作出权衡。 静态连接和流连接之间的 SQL 语法是一致的。 3....在 Spark 2.3 中，用户可在 Kubernetes 集群上原生地运行 Spark，从而更合理地使用资源，不同的工作负载可共享 Kubernetes 集群。 ?...Spark 2.3 提供了两种类型的 Pandas UDF：标量和组合 map。来自 Two Sigma 的 Li Jin 在之前的一篇博客中通过四个例子介绍了如何使用 Pandas UDF。...一些基准测试表明，Pandas UDF 在性能方面比基于行的 UDF 要高出一个数量级。 ? 包括 Li Jin 在内的一些贡献者计划在 Pandas UDF 中引入聚合和窗口功能。 5.
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