有没有办法在Spark中实现矢量化的UDF？_有没有办法在Outlook中实现拖放？_ALS在Spark中的实现 - 腾讯云开发者社区

单例模式是一种常用的设计模式，但是在集群模式下的 Spark 中使用单例模式会引发一些错误。我们用下面代码作例子，解读在 Spark 中使用单例模式遇到的问题。...在 Stackoverflow 上，有不少人也碰到这个错误，比如问题1、问题2和问题3。这是由什么原因导致的呢？...Spark 执行算子之前，会将算子需要东西准备好并打包（这就是闭包的概念），分发到不同的 executor，但这里不包括类。类存在 jar 包中，随着 jar 包分发到不同的 executors 中。...当不同的 executors 执行算子需要类时，直接从分发的 jar 包取得。这时候在 driver 上对类的静态变量进行改变，并不能影响 executors 中的类。...这个部分涉及到 Spark 底层原理，很难堂堂正正地解决，只能采取取巧的办法。不能再 executors 使用类，那么我们可以用对象嘛。

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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。。。。...实现UDAF函数如果要自定义类要继承UserDefinedAggregateFunction类 package com.spark.sparksql.udf_udaf; import java.util.ArrayList...，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 2.3.0 重要特性介绍

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...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：引入 DataSource v2 APIs [SPARK-15689, SPARK-20928] 矢量化的 ORC reader...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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【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 端的应用何时创建用于写日志的对象 writeAheadLogOption: WriteAheadLog 在 StreamingContext 中的 JobScheduler...何时写BlockAdditionEvent 在揭开Spark Streaming神秘面纱② - ReceiverTracker 与数据导入一文中，已经介绍过当 Receiver 接收到数据后会调用...比如MEMORY_ONLY只会在内存中存一份，MEMORY_AND_DISK会在内存和磁盘上各存一份等启用 WAL：在StorageLevel指定的存储的基础上，写一份到 WAL 中。...存储一份在 WAL 上，更不容易丢数据但性能损失也比较大关于什么时候以及如何清理存储在 WAL 中的过期的数据已在上图中说明 WAL 使用建议关于是否要启用 WAL，要视具体的业务而定：若可以接受一定的数据丢失

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PageRank算法在spark上的简单实现

在每次迭代中，对页面p，向其每个相邻页面（有直接链接的页面）发送一个值为rank(p)/numNeighbors(p)的贡献值。...最后两个步骤会重复几个循环，在此过程中，算法会逐渐收敛于每个页面的实际PageRank值。在实际操作中，收敛通常需要大约10轮迭代。三、模拟数据假设一个由4个页面组成的小团体：A，B，C和D。...算法从将ranksRDD的每个元素的值初始化为1.0开始，然后在每次迭代中不断更新ranks变量。...在Spark中编写PageRank的主体相当简单：首先对当前的ranksRDD和静态的linkRDD进行一次join()操作，来获取每个页面ID对应的相邻页面列表和当前的排序值，然后使用flatMap创建出...（4）在循环体中，我们在reduceByKey()后使用mapValues()；因为reduceByKey()的结果已经是哈希分区的了，这样一来，下一次循环中将映射操作的结果再次与links进行连接操作时就会更加高效

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HyperLogLog函数在Spark中的高级应用

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...交互式分析系统的一个关键要求是快速的查询响应。而这并不是很多诸如 Spark 和 BigQuery 的大数据系统的设计核心，所以很多场景下，交互式分析查询通过关系型或者 NoSQL 数据库来实现。...为了解决这个问题，在 spark-alchemy 项目里，使用了公开的存储标准，内置支持 Postgres 兼容的数据库，以及 JavaScript。...这样的架构可以带来巨大的受益： 99+%的数据仅通过 Spark 进行管理，没有重复在预聚合阶段，99+%的数据通过 Spark 处理交互式查询响应时间大幅缩短，处理的数据量也大幅较少总结总结一下

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在IDEA中编写Spark的WordCount程序

1：spark shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多，在生产环境中，通常会在IDE中编制程序，然后打成jar包，然后提交到集群，最常用的是创建一个Maven项目，利用Maven来管理jar包的依赖...sortBy(_._2,false).saveAsTextFile(args(1)); //停止sc，结束该任务 sc.stop(); } } 5：使用Maven打包：首先修改pom.xml中的...等待编译完成，选择编译成功的jar包，并将该jar上传到Spark集群中的某个节点上： ?...记得，启动你的hdfs和Spark集群，然后使用spark-submit命令提交Spark应用（注意参数的顺序）：可以看下简单的几行代码，但是打成的包就将近百兆，都是封装好的啊，感觉牛人太多了。...可以在图形化页面看到多了一个Application： ?

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spark中distinct是如何实现的？

映射每个元素和null，然后通过key（此时是元素）统计{reduceByKey就是对元素为KV对的RDD中Key相同的元素的Value进行binary_function的reduce操作，因此，Key...相同的多个元素的值被reduce为一个值，然后与原RDD中的Key组成一个新的KV对。}...，最后再同过map把去重后的元素挑出来。 A4 测试代码 import org.apache.spark....是初设定的partition数 val rdd = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 3, 3, 3, 8, 8, 4, 9), 3) //因为distinct实现用...解释：这里仅供理解，在实际运行中，分区会随机使用以及每个分区处理的元素也随机，所以每次运行结果会不同。

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spark submit中没有找到hbase中的*hbaseclientput类的解决办法

在Eclipse或者IDEA中进行spark与hbase联接操作时，都没有错误，然后发现当进行spark-submit提交的时候，却发现找不到hbase库的问题。如截图所示。...这个问题的核心肯定是找不到hbase相应的库。打开输出给spark进行调用的JAR包，发现hbase也包含在里面，但是为什么会访问不到这个包呢。...终于在网上找了相关的问题，发现这是由于hadoop无法访问到hbase相应的lib的问题，所以需要设置一下classpath，就可以解决。...最简单的方式就是 export spark_classpath中把hbase相对应的lib添加即可。

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使用Pandas_UDF快速改造Pandas代码

Pandas_UDF是在PySpark2.3中新引入的API，由Spark使用Arrow传输数据，使用Pandas处理数据。...此外，在应用该函数之前，分组中的所有数据都会加载到内存，这可能导致内存不足抛出异常。下面的例子展示了如何使用groupby().apply() 对分组中的每个值减去分组平均值。...快速使用Pandas_UDF 需要注意的是schema变量里的字段名称为pandas_dfs() 返回的spark dataframe中的字段，字段对应的格式为符合spark的格式。...优化Pandas_UDF代码在上一小节中，我们是通过Spark方法进行特征的处理，然后对处理好的数据应用@pandas_udf装饰器调用自定义函数。...Pandas_UDF与toPandas的区别 @pandas_udf 创建一个向量化的用户定义函数(UDF)，利用了panda的矢量化特性，是udf的一种更快的替代方案，因此适用于分布式数据集。

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Spark 在大数据中的地位 - 中级教程

Spark最大的特点就是将计算数据、中间结果都存储在内存中，大大减少了IO开销 Spark提供了多种高层次、简洁的API，通常情况下，对于实现相同功能的应用程序，Spark的代码量要比Hadoop少2-...数据本地性是尽量将计算移到数据所在的节点上进行，即“计算向数据靠拢”，因为移动计算比移动数据所占的网络资源要少得多。而且，Spark采用了延时调度机制，可以在更大的程度上实现执行过程优化。...Spark的部署模式 Spark支持的三种典型集群部署方式，即standalone、Spark on Mesos和Spark on YARN；然后，介绍在企业中是如何具体部署和应用Spark框架的，在企业实际应用环境中...Hadoop和Spark的统一部署一方面，由于Hadoop生态系统中的一些组件所实现的功能，目前还是无法由Spark取代的，比如，Storm可以实现毫秒级响应的流计算，但是，Spark则无法做到毫秒级响应...因此，在许多企业实际应用中，Hadoop和Spark的统一部署是一种比较现实合理的选择。

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Spark Tips 2: 在Spark Streaming中均匀分配从Kafka directStream 中读出的数据

下面这段code用于在Spark Streaming job中读取Kafka的message： .........以上代码虽然可以正常运行，不过却出现了一个问题：当message size非常大（比如10MB/message）的时候，spark端的处理速度非常缓慢，在3brokers的Kafka + 32 nodes...的spark上运行时（本job的executorinstance # =16， 1 core/instance），基本上在<10messages/second的速度。...这样修改过之后，果然新建的topic具有了16个partition。可是在向新生成的topic中publishmessage之后却发现，并不是所有partition中都有数据。...key，因此，在partitionclass的partitionmethod中，key == null，而null.hashCode = 0。

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大数据 | Spark中实现基础的PageRank

吴军博士在《数学之美》中深入浅出地介绍了由Google的佩奇与布林提出的PageRank算法，这是一种民主表决式网页排名技术。...书中提到PageRank的核心思想为：在互联网上，如果一个网页被很多其他网页所链接，说明它受到普遍的承认和信赖，那么它的排名就高。...但问题是，如何获得X1,X2,X3,X4这些网页的权重呢？答案是权重等于这些网页自身的Rank。然而，这些网页的Rank又是通过链接它的网页的权重计算而来，于是就陷入了“鸡与蛋”的怪圈。...解决办法是为所有网页设定一个相同的Rank初始值，然后利用迭代的方式来逐步求解。在《数学之美》第10章的延伸阅读中，有更详细的算法计算，有兴趣的同学可以自行翻阅。...由于PageRank实则是线性代数中的矩阵计算，佩奇和拉里已经证明了这个算法是收敛的。当两次迭代获得结果差异非常小，接近于0时，就可以停止迭代计算。

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Spark Tips4: Kafka的Consumer Group及其在Spark Streaming中的“异动”(更新)

topic中的每个message只能被多个group id相同的consumer instance(process或者machine)中的一个读取一次。...，某topic中的message在同一个group id的多个consumer instances件分布，也就是说，每个instance会得到一个互相之间没有重合的被获取的全部message的子集。...例如有3个实现了下面代码的同源 job（完全一样的code，不同job name）同时在线，向该topic发送100条message，这3个job会各自接收到这100条message。...在Spark中要想基于相同code的多个job在使用相同group id 读取一个topic时不重复读取，分别获得补充和的子集，需要用以下code： Map topicMap...return null; } }); createStream()使用了Kafka的high level API，在读取message的过程中将offset存储在了zookeeper中。

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Spark SQL用UDF实现按列特征重分区

那么，在没有看Spark Dataset的接口之前，浪尖也不知道Spark Dataset有没有给我门提供这种类型的API，抱着试一试的心态，可以去Dataset类看一下，这个时候会发现有一个函数叫做repartition...明显，直接用是不行的，可以间接使用UDF来实现该功能。...方式一-简单重分区首先，实现一个UDF截取列值共同前缀，当然根据业务需求来写该udf val substring = udf{(str: String) => { str.substring...SQL的实现要实现重分区要使用group by，然后udf跟上面一样，需要进行聚合操作。...由上面的结果也可以看到task执行结束时间是无序的。浪尖在这里主要是讲了Spark SQL 如何实现按照自己的需求对某列重分区。

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Spark实现推荐系统中的相似度算法

在推荐系统中，协同过滤算法是应用较多的，具体又主要划分为基于用户和基于物品的协同过滤算法，核心点就是基于"一个人"或"一件物品"，根据这个人或物品所具有的属性，比如对于人就是性别、年龄、工作、收入、喜好等...，找出与这个人或物品相似的人或物，当然实际处理中参考的因子会复杂的多。...本篇文章不介绍相关数学概念，主要给出常用的相似度算法代码实现，并且同一算法有多种实现方式。...，底层还是依赖于这一套，也能帮助大家做更好的了解。...比如Spark MLlib在KMeans算法实现中，底层对欧几里得距离的计算实现。

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如何做Spark 版本兼容

")) as "features" ) 无论你怎么写，都没办法在Spark 1.6 和 Spark 2.0 同时表现正常，总是会报错的，因为 Vector,Vectors等类的包名都发生了变化。...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...除此之外，这种方法是实现兼容最有效的办法。...于是我们改写了udf的是实现，然而这个实现也遇到了挫折，因为里面用到比如UserDefinedFunction类，已经在不同的包里面了，我们依然通过放射的方案解决： def udf[RT: TypeTag

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基于AIGC的写作尝试：Presto: A Decade of SQL Analytics at Meta（翻译）

其中一些值得注意的是分层缓存、本地矢量化执行引擎、物化视图和Presto on Spark。...但是，只有在col2中通过col1>10的行需要材料化才能评估col2=5。这是大多数现代数据库中实现的一种技术。但是，在[44]中没有介绍它。生产中整体过滤改进的收益在第7节中详细介绍。...User-defined functions 用户定义函数（UDF）允许将自定义逻辑嵌入SQL中。在Presto中，有多种支持UDF的方式。进程内UDF：基本支持是进程内UDF。...然而，它仅由Presto on Spark支持，因为函数库含任意代码，不适合在多租户模式下运行。UDF服务：为了支持多租户模式或不同的编程语言中的UDF，Presto构建了UDF服务器。...统一UDF：第6.3节中的UDF仅支持Presto。它们不能被用于像训练或推理这样的机器学习服务。这导致用户为了相同的目的编写多个版本的UDF，并部署到不同的服务中。

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Github 项目推荐 | 在 Spark 上实现 TensorFlow 的库 —— Sparkflow

该库是 TensorFlow 在 Spark 上的实现，旨在 Spark 上使用 TensorFlow 提供一个简单的、易于理解的接口。...借助 SparkFlow，开发者可以轻松地将深度学习模型与 ML Spark Pipeline 相集成。...为什么要使用 SparkFlow 虽然有很多的库都能在 Apache Spark 上实现 TensorFlow，但 SparkFlow 的目标是使用 ML Pipelines，为训练 Tensorflow...图提供一个简单的界面，并为快速开发提供基本抽象。...此工具在训练大数据时提供更快的训练时间。

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在 Spark 数据导入中的一些实践细节

即使 JanusGraph 在 OLAP 上面非常出色，对 OLTP 也有一定的支持，但是 GraphFrame 等也足以支撑其 OLAP 需求，更何况在 Spark 3.0 会提供 Cypher 支持的情况下...关于部署、性能测试(美团 NLP 团队性能测试、腾讯云安全团队性能测试)的部分无论是官网还是其他同学在博客中都有比较详尽的数据，本文主要从 Spark 导入出发，算是对 Nebula Graph 对 Spark...带来的问题就是在批量导入结点时相对较慢。...如果使用的是单独的 Spark 集群可能不会出现 Spark 集群有冲突包的问题，该问题主要是 sst.generator 中存在可能和 Spark 环境内的其他包产生冲突，解决方法是 shade 掉这些冲突的包...3.4 关于 PR 因为在较早的版本使用了 Spark 导入，自然也有一些不太完善的地方，这边也提出了一些拙见，对 SparkClientGenerator.scala 略作了修改。

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