前言 Spark UDF 增加了对 DS 数据结构的操作灵活性，但是使用不当会抵消Spark底层优化。...Spark UDF物理解释 文章1中提到 Spark UDF/UDAF/UDTF对数据的处理物理解释如下： UDF =》一个输入一个输出。相当于map UDAF =》多个输入一个输出。...Spark UDF使用场景（排坑） Spark UDF/UDAF/UDTF 可实现复杂的业务逻辑。...但是，在Spark DS中，如列裁剪、谓词下推等底层自动优化无法穿透到UDF中，这就要求进入UDF内的数据尽可能有效。...Hive UDFs/UDAFs/UDTFs https://spark.apache.org/docs/3.0.0/sql-ref-functions-udf-hive.html
Spark UDF实现demo 1 前言 使用Spark开发代码过程时，很多时候当前库中的算子不能满足业务需求。此时，UDFs(user defined functions) 派上非常大的作用。...这时，可以先按照一定规约自定义函数，再向Spark(或Hive)注册为永久函数，实现在Spark和Hive共享UDF的目的。... 类中的main仅用于测试，打包前请先注解掉 StringLengthUdf.java package com.sogo.sparkudf.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF...输入多个参数 StringContainUdf.java package com.sogo.sparkudf.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF...CREATE FUNCTION https://spark.apache.org/docs/3.0.0-preview/sql-ref-syntax-ddl-create-function.html
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。...4spark.udf.register("square", squared) Call the UDF in Spark SQL 1spark.range(1, 20).registerTempTable...实例一：温度转化 1import org.apache.spark.sql.SparkSession 2import org.apache.spark.SparkConf 3 4object ScalaUDFExample...来创建UDF 1import org.apache.spark.sql.functions.udf 2val makeDt = udf(makeDT(_:String,_:String,_:String...UDF一般特指Spark SQL里面使用的函数。
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。...Spark UDF在注册时就需要实例化，之后有且仅会(自动)调用call方法。...; import lombok.Getter; import lombok.Setter; import org.apache.spark.sql.api.java.UDF1; import org.slf4j.Logger...com.sogo.getimei.entity.AtKwdBo; import com.sogo.getimei.entity.WordTrieEntity; import org.apache.spark.sql.api.java.UDF1...解决写Spark UDF 麻烦，那就用Dataset的mapPartition算子代码。
本篇作者： IoTDB 社区 -- 廖兰宇 本文将概述用户使用 UDF 的大致流程，UDF 的详细使用说明请参考官网用户手册： https://iotdb.apache.org/zh/UserGuide... org.apache.iotdb udf-api 1.0.0...窗口可能为空，此时访问窗口内具体某一行可能报越界异常，所以建议在访问具体数据前检查 if(rowWindow.windowSize() > 0) 2....注册一个 UDF 可以按如下流程进行： 实现一个完整的 UDF 类，假定这个类的全类名为 org.apache.iotdb.udf.UDTFExample 2....如果两个 JAR 包里都包含一个 org.apache.iotdb.udf.UDTFExample 类，当同一个 SQL 中同时使用到这两个 UDF 时，系统会随机加载其中一个类，导致 UDF 执行行为不一致
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。...; import org.apache.spark.sql.RowFactory; import org.apache.spark.sql.api.java.UDF1; import org.apache.spark.sql.types.DataType...; import org.apache.spark.sql.types.DataTypes; import org.apache.spark.sql.types.StructField; import...; import org.apache.spark.sql.types.DataTypes; import org.apache.spark.sql.types.StructField; import
// 对这个文件内容行数进行计数 scala> textFile.first // 打印出第一行 Apache访问日志分析器 首先我们需要使用Scala编写一个对Apache访问日志的分析器，所幸已经有人编写完成...，下载Apache logfile parser code。...访问日志accesslog.small： scala> val log = sc.textFile("accesslog.small") 14/03/09 11:25:23 INFO MemoryStore...MemoryStore: Block broadcast_0 stored as values to memory (estimated size 32.1 KB, free 294.9 MB) log: org.apache.spark.rdd.RDD...getStatusCode(p.parseRecord(line)) == "404").map(getRequest(_)).distinct distinctRecs.foreach(println) 总结 对于访问日志简单分析当然是要
+-------+ | id|content| +---+-------+ | a| asf| | b| 2143| | b| rfds| +---+-------+ 这样可以用 udf...写自定义函数进行增加列： import org.apache.spark.sql.functions.udf // 新建一个dataFrame val sparkconf = new SparkConf...") 1 else 0 } val addCol = udf(code) // 增加一列 val addColDataframe = tempDataFrame.withColumn("col...content") val code :(Int => String) = (arg: Int) => {if (arg < 2) "little" else "big"} val addCol = udf...Try(if (arg1.toInt > arg2.toInt) "arg1>arg2" else "arg1<=arg2").getOrElse("error") } val compareUdf = udf
Spark UDF1 返回复杂结构 由java开发UDF1需指定返回值的DataType，spark-2.3.1暂不支持Array、Map这些复杂结构。...自定义UDF1 UDF mapFilterUdf 返回Map结构 BoolFilterUdf.java package com.sogo.getimei.udf; import org.apache.spark.sql.api.java.UDF1...; import org.apache.spark.sql.*; import org.apache.spark.sql.types.DataType; import org.apache.spark.sql.types.DataTypes...; import org.apache.spark.sql.RowFactory; import org.apache.spark.sql.api.java.UDF1; import java.io.Serializable....StringUtils; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.RowFactory; import org.apache.spark.sql.api.java.UDF1
PigStorage（）来加载，存储可能只支持有限的数据编码和类型，如果我们定义了一种特殊的编码存储或序列化方式，那么当我们使用默认的Pig来加载的时候，就会发现加载不了，这时候我们的UDF就派上用场了...核心代码如下： Java代码 package com.pigudf; import java.io.IOException; import org.apache.pig.EvalFunc...; import org.apache.pig.data.Tuple; import org.apache.pig.impl.util.WrappedIOException; /** *...2014-12-30 18:10:24,395 [main] INFO org.apache.hadoop.conf.Configuration.deprecation - fs.default.name...Instead, use fs.defaultFS 2014-12-30 18:10:24,396 [main] INFO org.apache.pig.data.SchemaTupleBackend
一 数据监控的概念 二 数据监控的具体案例 三 传统抽样算法与 IoTDB 的 UDF Sample 算法的区别 数据监控的概念 设备的数据监控是最广泛的工业物联网应用之一，通过对工厂的机械设备的状态进行监控...这里以利用物联网监控加工中心切削液喷射压力数据为例，介绍 IoTDB 的 Sample UDF 实践应用。...IoTDB 的UDF Sample算法 与传统抽样算法的区别 由于物联网采集的数据是连续不间断的，因此假设系统需要 0.1 秒来获取与展示 12 小时的切削液压力数据，那么同样情况下要向展示 7 天的数据...在 IoTDB 的 UDF Sample 算法中，我们提供了新的基于最大三角原理的抽样算法，这一采样算法很好得保留了快速变化的数据中的关键点，获得良好的数据可视化效果，在图1中我们就采用了这一算法，12
openssl req -new -key server.key -out server.cs
; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import...org.apache.spark.api.java.function.Function; import org.apache.spark.sql.DataFrame; import org.apache.spark.sql.Row...; import org.apache.spark.sql.RowFactory; import org.apache.spark.sql.SQLContext; import org.apache.spark.sql.expressions.MutableAggregationBuffer...; import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedAggregateFunction; import org.apache.spark.sql.types.DataType...; import org.apache.spark.sql.types.DataTypes; import org.apache.spark.sql.types.StructField; import
Apache Spark的5大优势 1、更高的性能，因为数据被加载到集群主机的分布式内存中。数据可以被快速的转换迭代，并缓存用以后续的频繁访问需求。...文章目录 1 一、 为什么要选择Apache Spark 2 二、 关于Apache Spark2.1 Apache Spark的5大优势 3 三、安装Apache Spark 4 四、Apache...Apache Spark的5大优势 1、更高的性能，因为数据被加载到集群主机的分布式内存中。数据可以被快速的转换迭代，并缓存用以后续的频繁访问需求。...下表显示了Spark中各种选项: 上面的存储等级可以通过RDD. cache()操作上的 persist()操作访问，可以方便地指定MEMORY_ONLY选项。...关于持久化等级的更多信息，可以访问这里http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html#rdd-persistence。
Decision Trees in Apache Spark 原文作者：Akash Sethi 原文地址：https://dzone.com/articles/decision-trees-in-apache-spark...Spark中的决策树 决策树是在顺序决策问题进行分类，预测和促进决策的有效方法。...Apache Spark中的决策树 Apache Spark中没有决策树的实现可能听起来很奇怪。...那么从技术上来说呢 在Apache Spark中，您可以找到一个随机森林算法的实现，该算法实现可以由用户指定树的数量。因此，Apache Spark使用一棵树来调用随机森林。...在Apache Spark中，决策树是在特征空间上执行递归二进制分割的贪婪算法。树给每个最底部（即叶子结点）分区预测了相同的标签。
PigStorage（）来加载，存储可能只支持有限的数据编码和类型，如果我们定义了一种特殊的编码存储或序列化方式，那么当我们使用默认的Pig来加载的时候，就会发现加载不了，这时候我们的UDF就派上用场了...核心代码如下： package com.pigudf; import java.io.IOException; import org.apache.pig.EvalFunc; import... org.apache.pig.data.Tuple; import org.apache.pig.impl.util.WrappedIOException; /** * 自定义UDF类,对字符串转换大写...2014-12-30 18:10:24,395 [main] INFO org.apache.hadoop.conf.Configuration.deprecation - fs.default.name...Instead, use fs.defaultFS 2014-12-30 18:10:24,396 [main] INFO org.apache.pig.data.SchemaTupleBackend
Index 什么是Apache Spark 弹性分布式数据集（RDD） Spark SQL Spark Streaming 什么是Apache Spark 1....简单介绍下Apache Spark Spark是一个Apache项目，被标榜为"Lightning-Fast"的大数据处理工具，它的开源社区也是非常活跃，与Hadoop相比，其在内存中运行的速度可以提升...Apache Spark在Java、Scale、Python和R语言中提供了高级API，还支持一组丰富的高级工具，如Spark SQL（结构化数据处理）、MLlib（机器学习）、GraphX（图计算）、...Apache Spark 官方文档中文版：http://spark.apachecn.org/#/ ? 2....它每一列并不存储信息，所以对于DataSet我们可以直接用people.name 来访问一个人的名字，而对于DataFrame则要用people.get As [String] ("name")来访问。
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...(0,str.length-1) }} 注册UDF spark.udf.register("substring",substring) 创建Dataset val sales = spark.createDataFrame...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。...{(str: String) => { str.substring(0,str.length-1) }} spark.udf.register("substring",substring
我们自然希望能够以统一的接口来访问这些多姿多态的数据源。 在我们产品的应用场景中，需要访问PostgreSQL的数据以进行数据分析。...我们可以通过Spark SQL提供的JDBC来访问，前提是需要PostgreSQL的driver。方法是在build.sbt中添加对应版本的driver依赖。...例如： libraryDependencies ++= { val sparkVersion = "1.3.0" Seq( "org.apache.spark" %% "spark-core..." % sparkVersion, "org.apache.spark" %% "spark-sql" % sparkVersion, "org.postgresql" %...假设我们要连接的数据库服务器IP为192.168.1.110，端口为5432，用户名和密码均为test，数据库为demo，要查询的数据表为tab_users，则访问PostgreSQL的代码如下所示：
访问日志目录概要 访问日志记录用户的每一个请求 vim /usr/local/apache2.4/conf/httpd.conf //搜索LogFormat LogFormat "%h %l %u %t.../logs/123.com-access_log 访问日志 访问日志，就是在浏览器中输入网址，每一次访问，每一次请求，都会生成一个日志 查看apache2.4的日志 [root@hf-01 ~]# ls.../local/apache2.4/logs/111.com-access_log /usr/local/apache2.4/logs/111.com-access_log [root@hf-01 ~]...日志其实可以自定义格式的 打开主配置文件 默认使用的是common %h，来源IP %l，用户 %u，用户名和密码 %t，时间 %r，行为和网站 %>s，网站状态码 %b，页面大小 {Referer}i 表示访问页面的上一个所访问的页面...%{User-Agent}i 表示用户代理，是通过浏览器访问，还是curl命令访问，最终获得网站的内容，浏览器就是用户代理 [root@hf-01 ~]# vim /usr/local/apache2.4
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