文章大纲 Executor 端进程间通信和序列化 Pandas UDF 参考文献 系列文章： pyspark 原理、源码解析与优劣势分析（1） ---- 架构与java接口 pyspark 原理、源码解析与优劣势分析...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。
/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...对于如何进行序列化、反序列化，是通过 UDF 的类型来区分： eval_type = read_int(infile) if eval_type == PythonEvalType.NON_UDF:...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。
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。...所以在的 df.filter() 示例中，DataFrame 操作和过滤条件将发送到 Java SparkContext，在那里它被编译成一个整体优化的查询计划。...如果工作流从 Hive 加载 DataFrame 并将生成的 DataFrame 保存为 Hive 表，在整个查询执行过程中，所有数据操作都在 Java Spark 工作线程中以分布式方式执行，这使得...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。...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。
Spark UDF加载外部资源 前言 由于Spark UDF的输入参数必须是数据列column，在UDF中进行如Redis查询、白/黑名单过滤前，需要加载外部资源(如配置参数、白名单)初始化它们的实例。...子类中实现了serializable接口，父类中没有实现，父类中的变量不能被序列化,序列化后父类中的变量会得到null。...文章2中讲明了静态成员变量初始化实机为：读取一个类的静态字段 UDF代码 FilterQueryByAcAutoUdf0.java package com.sogo.getimei.udf; import...(实现mapPartition) 在主逻辑代码中new mapPartition 减弱了程序的可读性，因此实现mapPartition类中进行词包匹配： 实现mapPartition WordTrieMapPartitionImpl.java...参考文献 1 Spark中redis连接池的几种使用方法 http://mufool.com/2017/07/04/spark-redis/ 2 java机制:类的加载详解 https://blog.csdn.net
同时，作为在程序员中普及率最高的语言之一，它也降低了更多程序员使用，或是参与开发Hadoop项目的门槛。同时，基于Scala开发的Spark，甚至因为项目的火热反过来极大的促进了Scala语言的推广。...和Spark类似，Flink支持任意的Java或是Scala类型，Flink通过Java Reflection框架分析基于Java的Flink程序UDF(User Define Function)的返回类型的类型信息...，通过Scala Compiler分析基于Scala的Flink程序UDF的返回类型的类型信息。...Remaining Heap用于UDF中用户自己创建的Java对象，在UDF中，用户通常是流式的处理数据，并不需要很多内存，同时Flink也不鼓励用户在UDF中缓存很多数据，因为这会引起前面提到的诸多问题...off-heap可用于错误恢复，比如JVM崩溃，在on-heap时，数据也随之丢失，但在off-heap下，off-heap的数据可能还在。此外，off-heap上的数据还可以和其他程序共享。
今天遇见一个这个问题，解决后发出来分享一下 MySQL数据库连接错误：Unknown database 'bookmanagement'的修复方法；MySQL错误消息分析：Unknown database...(BookManagement.java:22) at BookManagement.main(BookManagement.java:64) 解决方案 这个错误提示你试图连接到一个不存在的数据库...解决此问题，你有以下选项： 创建数据库：如果你还没有创建 bookmanagement 数据库，你应该在 MySQL 中创建它。...使用已存在的数据库：如果你已经有一个用于此目的的其他数据库，你可以在连接字符串中更改数据库名称。...确保你在代码中使用的数据库名称与实际的 MySQL 数据库名称匹配。 完成这些更改后，再次尝试运行你的程序，应该就可以了。
Spark Java UDAF 前言 首先明确一点：UDAF不仅仅用于agg()算子中 虽然Spark3.0.0的官方文档1已对Spark Java UDAF进行了说明，并且有example代码。...因此本文主要解决在实际开发过程中，遇到的2种问题： 混用Type-Safe和Untyped类型，导致出错 反序列化Entity时，字段对应不上的问题 以下逐一进行描述说明。...UDAF的实现 先说明下Spark Java UDAF的2种实现形式2。...理清楚了它们的使用场景，就可以避免混用导致的错误。...bean对象时，如果不拆分出address struct的各子字段city、street，则会出现下面的错误： org.apache.spark.sql.AnalysisException: cannot
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...创建 DataFrames Scala Java Python R 在一个 SparkSession中, 应用程序可以从一个 已经存在的 RDD, 从hive表, 或者从 Spark数据源中创建一个...但是，这意味着如果你的列名中包含任何圆点，你现在必须避免使用反引号（如 table.column.with.dots.nested）。 在内存中的列存储分区修剪默认是开启的。...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。
作为一个简单的示例，我们将定义一个 UDF 来将以下 JSON 数据中的温度从摄氏度（degrees Celsius）转换为华氏度（degrees Fahrenheit）。 {"city":"St....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...缓解这种序列化瓶颈的解决方案如下： 从 PySpark 访问 Hive UDF。Java UDF 实现可以由执行器 JVM 直接访问。...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。
） Kafka Storm/JStorm Scala Spark (Core+sparksql+Spark streaming ） 辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等) 大数据核心知识...Hadoop 推荐书籍：《Hadoop 权威指南》 HDFS： HDFS的概念和特性 HDFS的shell操作 HDFS的工作机制 HDFS的Java应用开发 MapReduce： MapReduce...程序运行流程解析 MapTask并发数的决定机制 MapReduce中的combiner组件应用 MapReduce中的序列化框架及应用 MapReduce中的排序 MapReduce中的自定义分区实现...MapReduce的shuffle机制 MapReduce利用数据压缩进行优化 MapReduce程序与YARN之间的关系 MapReduce参数优化 运行WordCount示例程序 了解MapReduce...中的DDL操作 在Hive 中如何实现高效的JOIN查询 Hive 的内置函数应用 Hive shell的高级使用方式 Hive 常用参数配置 Hive 自定义函数和Transform的使用技巧 Hive
总体上看，SparkR程序和Spark程序结构很相似。...基于RDD API的示例 要基于RDD API编写SparkR程序，首先调用sparkR.init()函数来创建SparkContext。...R JVM后端是Spark Core中的一个组件，提供了R解释器和JVM虚拟机之间的桥接功能，能够让R代码创建Java类的实例、调用Java对象的实例方法或者Java类的静态方法。...DataFrame API的实现 由于SparkR DataFrame API不需要传入R语言的函数（UDF()方法和RDD相关方法除外），而且DataFrame中的数据全部是以JVM的数据类型存储，所以和...UDF的支持、序列化/反序列化对嵌套类型的支持，这些问题相信会在后续的开发中得到改善和解决。
Spark UDF 是一种强大的工具，允许开发者创建自定义函数以扩展 Spark SQL 的功能。...开发Java UDF函数SparkUDF函数示例，如下是一个提取字符串括号中ID的UDF工具类。...[PROPERTIES ("key" = "value" [, ...]) ]创建示例中提取字符串中ID的UDF函数如下：CREATE FUNCTION ExtractIdUDF(string) RETURNS...of the Java Runtime only recognizes class file versions up to 55.0这个错误信息表明你的UDF类 org.example.ExtractIdUDF...错误中提到，你的类文件版本是65.0，这对应于Java 21，而你的Starrocks环境只支持到类文件版本55.0，即Java 11之前的版本（Java 11及以下）。
总体上看，SparkR程序和Spark程序结构很相似。...基于RDD API的示例 要基于RDD API编写SparkR程序，首先调用sparkR.init()函数来创建SparkContext。...R JVM后端是Spark Core中的一个组件，提供了R解释器和JVM虚拟机之间的桥接功能，能够让R代码创建Java类的实例、调用Java对象的实例方法或者Java类的静态方法。...DataFrame API的实现 由于SparkR DataFrame API不需要传入R语言的函数（UDF()方法和RDD相关方法除外），而且DataFrame中的数据全部是以JVM的数据类型存储，所以和...UDF的支持、序列化/反序列化对嵌套类型的支持，这些问题相信会在后续的开发中得到改善和解决。
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。...而现有的spark UDF不能直接接收List、类(struct)作为输入参数。 本文提供一种Java Spark Udf1 输入复杂结构的解决方法。...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...); 小结 UDF1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。
使用集合原始类型（raw type） 访问级别 ArrayList和LinkedList 可变与不可变 父类和子类的构造方法 “”还是构造方法 未来工作 ---- 这个列表总结了10个Java开发人员最常犯的错误...但是在Java中，这种数据结构叫做HashMap。HashTable与HashMap的一个主要的区别是HashTable是同步的，所以，通常来说，你会使用HashMap，而不是Hashtable。...父类和子类的构造方法 ? 之所以出现这个编译错误，是因为父类的默认构造方法未定义。...在Java中，如果一个类没有定义构造方法，编译器会默认插入一个无参数的构造方法；但是如果一个构造方法在父类中已定义，在这种情况，编译器是不会自动插入一个默认的无参构造方法，这正是以上demo的情况； 对于子类来说...，不管是无参构造方法还是有参构造方法，都会默认调用父类的无参构造方法；当编译器尝试在子类中往这两个构造方法插入super()方法时，因为父类没有一个默认的无参构造方法，所以编译器报错； 要修复这个错误，
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...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...，然后通过反射来调用方法，从而避免编译时错误。...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
Spark GenericUDF动态加载外部资源 前言 文章1中提到的动态加载外部资源，其实需要重启Spark任务才会生效。...由于GenericUDF不能通过spark.udf().register(...)的方式注册3,我们将采用文章4方法，即通过在SparkSQL或Hive中创建UDF函数，再调用。...准备工作 外部资源的数据结构 KeyWordSetEntity.java name字段：两方面作用：1. 在外部存储中，name唯一标记对应资源（如mysql的主键，Redis中的key）; 2....后续UDF中的常量列的值。 keyWordSet字段：外部资源；list结构表示存在多个词包；KeyWordPackage结构表示词包中存在"关键词"和"否词"。...其包含三个属性： * * name：用于指定Hive中的函数名。 * value：用于描述函数的参数。 * extended：额外的说明，如，给出示例。
Flink支持任意的Java或是Scala类型，通过Java Reflection框架分析基于Java的Flink程序UDF（User Define Function）的返回类型的类型信息，通过Scala...Compiler分析基于Scala的Flink程序UDF的返回类型的类型信息。...Remaining (Free) Heap主要留给UDF中用户自己创建的Java对象，由JVM管理。 Network buffers在Flink中主要基于Netty的网络传输，无需多讲。...Remaining Heap用于UDF中用户自己创建的Java对象，在UDF中，用户通常是流式的处理数据，并不需要很多内存，同时Flink也不鼓励用户在UDF中缓存很多数据，因为这会引起前面提到的诸多问题...off-heap可用于错误恢复，比如JVM崩溃，在on-heap时数据也随之丢失，但在off-heap下，off-heap的数据可能还在。此外，off-heap上的数据还可以和其他程序共享。
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