通过UDF、Spark - Scala加密CSV列 - 腾讯云开发者社区

* * @group typedrel * @since 2.0.0 */ @scala.annotation.varargs def repartition(partitionExprs...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...(0,str.length-1) }} 注册UDF spark.udf.register("substring",substring) 创建Dataset val sales = spark.createDataFrame...{(str: String) => { str.substring(0,str.length-1) }} spark.udf.register("substring",substring...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。那么，浪尖在这里就顺带问一下，如何用Spark Core实现该功能呢？

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Spark数据工程｜专题（1）——引入，安装，数据填充，异常处理等

除此之外，还设置了一个name（appName）标记这个Spark的运行进程。这些都标注好之后，通过SparkSession对象启动一个Spark的运行进程。...当然了，我们除了读json数据，也可以读csv数据（或者说更加常见的是csv数据）。...但csv数据一般都会有一列特征名（也就是header），因此在读取的时候，要额外处理一下，核心代码为 val df = spark.read.option("header", true).csv("src...但如果Spark安装完整，IDEA会在没有引入包的时候提示，同样代码也不会通过编译。...这里我们也可以通过日志来告诉我们Spark的执行UI。但读懂它的UI信息，完全就可以再写一两篇文章了，所以这里只是做个简单的展示。

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大数据技术之_19_Spark学习_03_Spark SQL 应用解析小结

() // 样例类-> RDD -> toDF()（注意：这是第二种方式） // 通过编程的方式来设置 Schema 信息，适合于编译期不能确定列的情况（注意：这是第三种方式） val schemaString...========== 应用 UDF 函数（用户自定义函数） ========== 1、通过 spark.udf.register(funcName, func) 来注册一个 UDF 函数，name 是...3、通过 spark.sql 去运行一个 SQL 语句，在 SQL 语句中可以通过 funcName(列名) 方式来应用 UDF 函数。... = [age: bigint, name: string] scala> df.show() scala> spark.udf.register("addName", (x: String) =>...（2）你需要通过 spark.udf.resigter 去注册你的 UDAF 函数。

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第三天：SparkSQL

从Spark数据源进行创建查看Spark数据源进行创建的文件格式 scala> spark.read. csv format jdbc json load option options...by DATE").show(100,false) DataFrame 跟DataSet支持一些特别方便的保存方式，比如csv,可以带表头，每一列字段一目了然。...._ 用户自定义函数在Shell窗口中可以通过spark.udf功能用户可以自定义函数。...|Michael| | 30| Andy| | 19| Justin| +----+-------+ 注册UDF，功能为在数据前添加字符串 scala> spark.udf.register(...UDF scala> spark.sql("Select addName(name), age from people").show() +-----------------+----+ |UDF:addName

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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)

和jdbc）关于CSV/TSV格式数据说明： SparkSQL中读取CSV格式数据，可以设置一些选项，重点选项： // TODO: 1....CSV 格式数据文本文件数据 -> 依据 CSV文件首行是否是列名称，决定读取数据方式不一样的 /* CSV 格式数据：每行数据各个字段使用逗号隔开也可以指的是，每行数据各个字段使用...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:...通过Java JDBC的方式，来访问Thrift JDBC/ODBC server，调用Spark SQL，并直接查询Hive中的数据 * ii)....通过Java JDBC的方式，必须通过HTTP传输协议发送thrift RPC消息，Thrift JDBC/ODBC server必须通过上面命令启动HTTP模式 */ object _07SparkThriftJDBCTest

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【spark2.x】如何通过SparkSQL读取csv文件

package cn.itcast.spark.source import java.util.Properties import org.apache.spark.sql.types....", "4") .getOrCreate() import spark.implicits._ // TODO: 1....CSV 格式数据文本文件数据 -> 依据 CSV文件首行是否是列名称，决定读取数据方式不一样的 /* CSV 格式数据：每行数据各个字段使用逗号隔开也可以指的是，每行数据各个字段使用...单一分割符隔开数据 */ // 方式一：首行是列名称，数据文件u.dat val dataframe: DataFrame = spark.read .format("csv"....format("csv") .schema(schema) .option("sep", "\\t") .load("datas/ml-100k/u.data") df.printSchema

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2小时入门SparkSQL编程

DataSet只有在Scala语言和Java语言的Spark接口中才支持，在Python和R语言接口只支持DataFrame，不支持DataSet。 ? ?...3，通过读取文件创建可以读取json文件，csv文件，hive数据表或者mysql数据表得到DataFrame。 ? ? ? ? ?...五，DataFrame/DataSet保存成文件可以保存成csv文件，json文件，parquet文件或者保存成hive数据表。 ?...3，类Excel操作可以对DataFrame进行增加列，删除列，重命名列，排序等操作，去除重复行，去除空行，就跟操作Excel表格一样。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...八，用户自定义函数 SparkSQL的用户自定义函数包括二种类型，UDF和UDAF，即普通用户自定义函数和用户自定义聚合函数。

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Spark强大的函数扩展功能

用Scala编写的UDF与普通的Scala函数没有任何区别，唯一需要多执行的一个步骤是要让SQLContext注册它。...既然是UDF，它也得保持足够的特殊性，否则就完全与Scala函数泯然众人也。这一特殊性不在于函数的实现，而是思考函数的角度，需要将UDF的参数视为数据表的某个列。...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）。...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。...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。

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零基础学Flink：UDF

在上一篇文章中我们介绍了一些 Flink SQL 的基础内容，以及与 Spark SQL 对比，有兴趣的小伙伴可以点连接进去看看。...2,0,2 因莫比莱,3,3,9 卡普托,2,4,10 表函数(TableFunction) 简单的说，表函数，就是你输入几个数(0个或几个都行)，经过一系列的处理，再返回给你行数，返回的行可以包含一列或是多列值...collect是TableFunction提供的函数，用于添加列，eval方法的参数，可以根据你的需要自行扩展，注意在使用不确定参数值的时候，加上注解@scala.annotation.varargs...聚合函数（AggregateFunction) 关于聚合函数，官方文档上的这张图，就充分的解释了其工作原理，主要计算通过 createAccumulator() accumulate() getValue...的数据类型，这是因为在UDF执行过程中，数据的创建，转换以及装箱拆箱都会带来额外的消耗，所以 Flink 官方，其实推荐UDF进来使用Java编写。

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FlinkSQL内置了这么多函数你都使用过吗？

不需要专门为Scala 的 Table API 注册函数。函数通过调用 registerFunction（）方法在 TableEnvironment 中注册。...数据准备 hello|word,hello|spark hello|Flink,hello|java,hello|大数据老哥编写代码 package udf import org.apache.flink.streaming.api.scala...该表由三列（id、name 和 price）、五行组成数据。现在我们需要找到表中所有饮料的最高价格，即执行 max（）聚合，结果将是一个数值。...用户定义的表聚合函数，是通过继承 TableAggregateFunction 抽象类来实现的。...数据准备 1,Latte,6 2,Milk,3 3,Breve,5 4,Mocha,8 5,Tea,4 代码如下 package udf import org.apache.flink.streaming.api.scala

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学习这门语言两个月了，还是卡在了加减乘除这里...

unsplash.com/@genessapana 因为业务需要（项目技术栈为 spark 2+ ），七八月份兴冲冲从学校图书馆借了书，学了 scala + spark ，还写了不少博文，其中有几篇被拿来发推送...：Scala，一门「特立独行」的语言！...spark 中，新建一列使用的函数是 withColumn ，首先传入函数名，接下来传入一个 col 对象。...{fit, exp, negate, udf} // 取向量中的第一个元素 val getItem = udf((v: org.apache.spark.ml.linalg.DenseVector,...目前为止，还没有弄懂 udf 代表着什么，基础语法与框架思想这里还是有待查缺补漏。

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

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 & Scala) Python DataTypes...在内存中缓存数据 Spark SQL 可以通过调用 spark.catalog.cacheTable("tableName") 或 dataFrame.cache() 来使用内存中的列格式来缓存表。...它可以通过设置 spark.sql.parquet.mergeSchema 到 true 以重新启用。字符串在 Python 列的 columns（列）现在支持使用点（.）来限定列或访问嵌套值。...在内存中的列存储分区修剪默认是开启的。它可以通过设置 spark.sql.inMemoryColumnarStorage.partitionPruning 为 false 来禁用。...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

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SparkSQL

DataFrame与RDD的主要区别在于，DataFrame带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。 Spark SQL性能上比RDD要高。...通过JDBC或者ODBC来连接二、Spark SQL编程 1、SparkSession新API 在老的版本中，SparkSQL提供两种SQL查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的...在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式：通过Spark的数据源进行创建； val spark: SparkSession...功能：在数据前添加字符串“Name:” spark.udf.register("addName", (x: String) => "Name:" + x) // 6 调用自定义UDF函数...[atguigu@hadoop102 spark-local]$ bin/spark-shell scala> spark.sql("show tables").show 创建一个表注意：执行完后，发现多了

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spark2的SparkSession思考与总结2：SparkSession有哪些函数及作用是什么

conf函数 public RuntimeConfig conf() 运行spark 配置接口通过这个接口用户可以设置和获取与spark sql相关的所有Spark 和Hadoop配置.当获取config...udf函数 public UDFRegistration udf() collection 函数，用于用户自定义函数例子： Scala版本： [Scala] 纯文本查看复制代码 ?...这个方法需要encoder （将T类型的JVM对象转换为内部Spark SQL表示形式）。这通常是通过从sparksession implicits自动创建。...或则可以通过调用 Encoders上的静态方法来显式创建。例子： [Scala] 纯文本查看复制代码 ?...这个方法需要encoder （将T类型的JVM对象转换为内部Spark SQL表示形式），或则可以通过调用 Encoders上的静态方法来显式创建。

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StreamingPro添加Scala script 模块支持

我们内部有个通过JSON描述的DSL引擎方便配置化解析，然而也有一定的学习时间成本。...我们当然可以通过SQL的 UDF函数等来完成字符串解析，在streamingpro中也很简单，只要注册下你的UDF函数库即可： "udf_register": { "desc": "测试",..."sql.udf", "params": [ { "analysis": "streaming.core.compositor.spark.udf.func.MLFunctions..., "Map(\"a\"->a,\"b\"->b)" ] } ] } 如果我想在代码里直接处理所有的列，...raw代表inputTableName中你需要解析的字段，然后通过你的scala脚本进行解析。在脚本中 rawLine 是固定的，对应raw字段(其他字段也是一样)的值。

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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

众所周知，Spark 框架主要是由 Scala 语言实现，同时也包含少量 Java 代码。Spark 面向用户的编程接口，也是 Scala。...2、Python Driver 如何调用 Java 的接口上面提到，通过 spark-submit 提交 PySpark 作业后，Driver 端首先是运行用户提交的 Python 脚本，然而 Spark...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:...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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PySpark UD(A)F 的高效使用

2.PySpark Internals PySpark 实际上是用 Scala 编写的 Spark 核心的包装器。...接下来，Spark worker 开始序列化他们的 RDD 分区，并通过套接字将它们通过管道传输到 Python worker，lambda 函数在每行上进行评估。...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。...如果的 UDF 删除列或添加具有复杂数据类型的其他列，则必须相应地更改 cols_out。

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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。...然而通过反射，就无法使用类似的代码了： val t = udf { ..... } 因为 udf 函数要求能够推导出输入和返回值是什么。...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...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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spark dataframe新增列的处理

往一个dataframe新增某个列是很常见的事情。然而这个资料还是不多，很多都需要很多变换。而且一些字段可能还不太好添加。不过由于这回需要增加的列非常简单，倒也没有必要再用UDF函数去修改列。...利用withColumn函数就能实现对dataframe中列的添加。但是由于withColumn这个函数中的第二个参数col必须为原有的某一列。所以默认先选择了个ID。...scala> val df = sqlContext.range(0, 10) df: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: bigint] scala>...> df.withColumn("bb",col("id")*0) res2: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: bigint, bb: bigint]...res2.withColumn("cc",col("id")*0) res5: org.apache.spark.sql.DataFrame = [id: bigint, bb: bigint, cc

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大数据ETL实践探索（3）---- 大数据ETL利器之pyspark

.option("header","true") .option("multiLine", "true") .csv...('EXPORT.csv') .cache() ) print(df.count()) # 数据清洗，增加一列，或者针对某一列进行udf...转换 ''' #加一列yiyong ，如果是众城数据则为zhongcheng ''' from pyspark.sql.functions import udf from pyspark.sql...import functions df = df.withColumn('customer',functions.lit("腾讯用户")) 使用udf 清洗时间格式及数字格式 #udf 清洗时间 #清洗日期格式字段...它不仅提供了更高的压缩率，还允许通过已选定的列和低级别的读取器过滤器来只读取感兴趣的记录。因此，如果需要多次传递数据，那么花费一些时间编码现有的平面文件可能是值得的。 ?

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Spark SQL用UDF实现按列特征重分区

Spark数据工程｜专题（1）——引入，安装，数据填充，异常处理等

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零基础学Flink：UDF

FlinkSQL内置了这么多函数你都使用过吗？

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SparkSQL

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