PyFlink: 支持原生用户自定义函数（UDF） 作为 Flink 全面支持 Python 的第一步，在之前版本中我们发布了预览版的 PyFlink。...在新版本中，我们专注于让用户在 Table API/SQL 中注册并使用自定义函数（UDF，另 UDTF / UDAF 规划中）（FLIP-58）。...PyFlink 的多项性能优化，包括对矢量化用户定义函数（Pandas UDF）的支持。...前两个版本 PyFlink 已经支持了 Python Table API 和 UDF，在 1.11.0 中扩大对 Python 生态库 Pandas 的支持以及和 SQL DDL/Client 的集成，...1.11.0 中 Flink 支持在 Table & SQL 作业中自定义和使用向量化 Python UDF，用户只需要在 UDF 修饰中额外增加一个参数 udf_type=“pandas” 即可。
I.前言 前两天转了章大的zeppelin系列教程（以下简称“教程”），我也好好的研究学习了一波。 我曾无数次鼓吹基于Jupyter的应用，也相信在未来数据分析领域，他会有自己的一席之地....比如在sql-client中只能运行Sql，不能写UDF，在pyflink shell里，只能用python的udf，不能用scala和java的udf。有没有谁能帮我把这些语言全部打通。...Flink问：我有丰富的connector，但是用户每次都要把connector打包到uber jar里，或者copy到flink的lib下，但是这样会把各种connector jar混在一起，容易发生冲突...0.9 preview 整合flink，只能使用 Apache Flink 1.10.1 for Scala 2.11 ，不能使用scala2.12 环境: 实验的话，需要在linux下尝试，windows...FLINK_HOME 在interpret里设置FLINK_HOME，指向你的Flink，切记1.10.1 scala2.11版本 Kafka Connect Datagen 使用提供的
1.1 Maven 依赖 如果您使用 Maven，可以从 Maven 库中搜索下面示例中的依赖。请注意选择和目标 IoTDB 服务器版本相同的依赖版本，本文中使用 1.0.0 版本的依赖。...您可以放心地在 UDTF 中维护一些状态数据，无需考虑并发对 UDF 类实例内部状态数据的影响。...注意，如果使用的是集群，那么需要将 JAR 包放置到所有 DataNode 的该目录下。...使用内置函数的名字给 UDF 注册会失败。 5. 不同的 JAR 包中最好不要有全类名相同但实现功能逻辑不一样的类。...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
一、前言 在伴鱼，我们在多个在线场景使用机器学习提高用户的使用体验，例如：在伴鱼绘本中，我们根据用户的帖子浏览记录，为用户推荐他们感兴趣的帖子；在转化后台里，我们根据用户的绘本购买记录，为用户推荐他们可能感兴趣的课程等...在整个系统中，特征管道的迭代需求最高，一旦模型对特征有新的需求，就需要修改或者编写一个新的 Spark 任务。...)； (可选) 用 Python 实现特征工程逻辑中可能包含的 UDF 实现 (udf_def.py)； 使用自研的代码生成工具，生成可执行的 PyFlink 任务脚本 (run.py)；...四、总结 特征系统 V1 解决了特征上线的问题，而特征系统 V2 在此基础上，解决了特征上线难的问题。在特征系统的演进过程中，我们总结出作为平台研发的几点经验： 平台应该提供用户想用的工具。...我们提供的 Docker 环境封装了 Kafka 和 Flink，让用户可以在本地快速调试 PyFlink 脚本，而无需等待管道部署到测试环境后再调试； 平台应该在鼓励用户自主使用的同时，通过自动化检查或代码审核等方式牢牢把控质量
在最新版本的Flink 1.10中，PyFlink支持Python用户定义的函数，使您能够在Table API和SQL中注册和使用这些函数。...统计数据显示，Python是继Java和C之后最受欢迎的语言，并且自2018年以来一直在快速发展。Java和Scala是Flink的默认语言，但是Flink支持Python似乎是合理的。...在此基础上，让我们分析实现这些目标需要解决的关键问题。 使Flink功能可供Python用户使用 要实现PyFlink，是否需要像现有Java引擎一样在Flink上开发Python引擎？答案是NO。...PyFlink也适用于特定于Python的方案，例如科学计算。在如此众多的应用场景中，您可能想知道现在可以使用哪些特定的PyFlink API。因此，现在我们也来研究这个问题。...某些易于使用的PyFlink API比SQL API更为强大，例如特定于列操作的API。除了API，PyFlink还提供了多种定义Python UDF的方法。
在Flink的集成方面，Zeppelin支持Flink的3种主流语言，包括Scala、PyFlink和SQL。...支持3种Flink开发语言：SQL，Python，Scala，并且打通各个语言之间的协作，比如用Python写的UDF可以用在用Scala写的Flink 作业里 支持Hive 内置HiveCatalog...多租户支持 支持多个用户在Zeppelin上开发，互不干扰 1.2 基于NoteBook作业提交的痛点 在最初任务较少时，我们将批、流作业都运行在单节点Zeppelin server中，直接使用SQL...并发提交任务几乎不可能，虽然后续切换Yarn Application 模式可以把Flink interpreter 跑在了JobManager里 缓解客户端压力，但同时大规模提交pyflink作业仍存在执行效率问题...S3存储中，在执行pyflink 之前，首先使用Shell解析器初始化python环境，通过配置Flink 解析中python的路径，访问安装好依赖的环境。
作者 | 陈易生 前言 在伴鱼，我们在多个在线场景使用机器学习提高用户的使用体验，例如：在伴鱼绘本中，我们根据用户的帖子浏览记录，为用户推荐他们感兴趣的帖子；在转化后台里，我们根据用户的绘本购买记录，为用户推荐他们可能感兴趣的课程等...在整个系统中，特征管道的迭代需求最高，一旦模型对特征有新的需求，就需要修改或者编写一个新的 Spark 任务。...特征生成管道的逻辑由算法工程师全权负责编写。其中，批特征生成管道使用 HiveQL 编写，由 DolphinScheduler 调度。流特征生成管道使用 PyFlink 实现，详情见下图。...（可选）用 Python 实现特征工程逻辑中可能包含的 UDF 实现（udf_def.py）。 使用自研的代码生成工具，生成可执行的 PyFlink 任务脚本（run.py）。...总结 特征系统 V1 解决了特征上线的问题，而特征系统 V2 在此基础上，解决了特征上线难的问题。在特征系统的演进过程中，我们总结出作为平台研发的几点经验： 平台应该提供用户想用的工具。
在《0基础学习PyFlink——用户自定义函数之UDF》中，我们讲解了UDF。...在应用上的主要区别。...Table API对rowFunc的调用最终会生成[“A”,“a”,“B”,“b”,“C”,“c”,“a”,“C”,“c”]。 和调用UDF不同的是，需要使用flat_map来调用UDTF。...，于是会使用默认的f0作为字段名。...pyflink.table.expressions import lit, col from pyflink.common import Row from pyflink.table.udf import
这块我们会在后续的章节介绍，本文我们主要介绍非聚合类型的用户自定义方法的简单使用。 标量函数 即我们常见的UDF。...tab_lower=tab_source.map(colFunc(col('word'))) map方法中，我们会给UDF修饰的方法传入原始表tab_source每行中的word字段的值。...然后构造出一个新的表tab_lower。这个新的表没有word字段，只有UDF中result_type定义的lower_word。...新表的字段也在udf的result_type中定义了，它是String类型的lower_word。后面我们对新表就要聚合统计这个新的字段，而不是老表中的字段。...上面例子中，result_type我们都设置为RowType，即表行的结构。如果觉得这样写很麻烦，可以考虑使用alias来实现。
Map结构是一种非常常见的结构，在各种程序语言都有对应的api，由于Spark的底层语言是Scala，所以有必要来了解下Scala中的Map使用方法。...判断是否为空 a.keys.foreach(println)//只打印key a.values.foreach(println)//只打印value a=Map()//数据清空使用再次...: Int = { x.compareTo(y) } } println(a.toSeq.sorted) （2）可变Map例子 特点： api丰富与Java中Map...[String,Int]=scala.collection.mutable.Map("k1"->1,"k2"->2)//初始化构造函数 a += ("k3"->3)//添加元素 a += ("k4..." -> 23, "CO" -> 25)//追加集合 a --= List("AL", "AZ")//删除集合 a.retain((k,v)=> k=="k1")//只保留等于k1元素，其他的删除
Flink 是一款流批统一的计算引擎，社区非常重视和关注 Flink 用户，除 Java 语言或者 Scala 语言，社区希望提供多种入口，多种途径，让更多的用户更方便的使用 Flink，并收获 Flink...那么 Flink 也是一样，PyFlink 也需要打包一个 Pypip 能够识别的资源进行安装，在实际的使用中，也可以按这种命令去拷贝，在自己的环境中尝试。...在 Flink 中一般采用 Watermark 机制来解决这种乱序的问题。 在 Python API 中如何定义 Watermark？...最后，跟大家分享一下 Java UDF在 Flink 1.9 版本中的应用, 虽然在1.9中不支持 Python 的 UDF ，但 Flink 为大家提供了可以在 Python 中使用 Java UDF...可以用 Flink run 命令去执行，同时需要将UDF的JAR包携带上去。 Java UDF 只支持 Scalar Function？
javax.xml.parsers.FactoryConfigurationError: Provider org.apache.xerces.jaxp.DocumentBuilderFactoryImpl not found 查找了很多地方，没有找到原因，很偶然的在一个帖子里面发现了上述错误...，虽然不是loadrunner的。...居然解决了这个问题。...方法：在java vuser中的init中加上如下两句话： System.setProperty("javax.xml.parsers.DocumentBuilderFactory","com.sun.org.apache.xerces.internal.jaxp.DocumentBuilderFactoryImpl
在前面几篇文章中，我们学习了非聚合类的用户自定义函数。这节我们将介绍最简单的聚合函数UDAF。...我们可以将其看成聚合过后（比如GroupBy）的成批数据，每批都要走一次函数。 举一个例子：我们对图中左侧的成绩单，使用人名（name）进行聚类，然后计算出最高分数。...这个类型的数据是中间态，它并不是最终UDAF返回的数据类型——result_type。具体这块的知识我们会在后面讲解。 为了方便讲解，我们就以上面例子来讲解其使用。...from pyflink.table.expressions import lit, col from pyflink.common import Row from pyflink.table.udf...表中录入了学生的成绩信息，其中包括姓名（name）、成绩（score）和科目（class）。
该版本允许用户使用 SQL DDL 将 Flink 特有的元数据持久化到 Hive Metastore、调用 Hive 中定义的 UDF 以及读、写 Hive 中的表。...PyFlink: 支持原生用户自定义函数（UDF） 作为 Flink 全面支持 Python 的第一步，在之前版本中我们发布了预览版的 PyFlink。...在新版本中，我们专注于让用户在 Table API/SQL 中注册并使用自定义函数（UDF，另 UDTF / UDAF 规划中）（FLIP-58 [29]）。 ?...今后，Flink 将总是使用基于信用的网络流控制。 FLINK-12122[40]：在 Flink 1.5.0 中，FLIP-6[41] 改变了 slot 在 TaskManager 之间的分布方式。...截至目前，我们没有收到关于新的 UI 存在问题的反馈，因此社区投票决定[43]在 Flink 1.10 中移除旧的 Web UI。
前言 SpringBoot微服务已成为业界主流，从开发到部署都非常省时省力，但是最近小明开发时遇到一个问题：在代码中读取资源文件(比如word文档、导出模版等)，本地开发时可以正常读取 ，但是，当我们打成...背景 这个问题是在一次使用freemarker模版引擎导出word报告时发现的。...docx文档本身其实是一个压缩的zip文件，将其解压过后就会发现它有自己的目录结构。 问题 这个docx文档所在目录如下图所示： ?...在本地调试时，我使用如下方式读取： import org.springframework.util.ResourceUtils; public static void main(String[]...解决 虽然我们不能用常规操作文件的方法来读取jar包中的资源文件docxTemplate.docx，但可以通过Class类的getResourceAsStream()方法，即通过流的方式来获取 ：
本次Release版本修复1.2K个问题，对Flink作业的整体性能和稳定性做了重大改进，同时增加了对K8S，Python的支持。...在Flink1.10中推出了Active Kubernetes集成 Flink的ResourceManager（K8sResMngr）与Kubernetes进行本地通信以按需分配新的Pod，类似于Flink...用户可以简单地参考Kubernetes配置选项，然后使用以下命令在CLI中将作业提交到Kubernetes上的现有Flink会话： ....：支持UDF 从Flink 1.10开始，PyFlink开始支持UDF函数。...用户还可以pip使用以下方法轻松安装PyFlink ： pip install apache-flink 五、其他重要变化 Flink现在可以编译并在Java 11上运行。
在 Byzer 中使用 Scala/Java 编写 UDF, 随写随用，无需编译打包发布重启 内置 UDF....使用 Scala/Java 编写 UDF，然后发布成 Jar, 引入 Jar 包后，需要重启 使用基于 Hive 开发的 UDF 动态 UDF 动态 UDF的使用最简单，用户可以使用 Byzer 的 register...register 方法的第一个参数是 UDF 在 SQL 中使用的名字，第二个参数则是一个普通的 Scala 函数。...如果想具体的业务逻辑使用 Java 开发，那么需要单独再写一个 Java 类，在里面实现具体的逻辑，然后在 Scala 函数中调用。...命令行版本，则是在发行版根目录下的 libs/ 目录里。 使用基于 Hive 开发的 UDF 首先，按照前面内置函数中说的方式，将基于 Hive 规范的 UDF 函数的 Jar 包放到指定的目录中。
在进行spark sql数据库操作中，常常需要一些spark系统本身不支持的函数，如获取某一列值中的字符串。 如要获取 “aaaakkkkk”中的第4－第8个字符。...针对这种需求，只有设置UDF来实现了。...(String,Int,Int) => String) = (args:String, k1:Int, k2:Int) => { args.substr(k1,k2)} val sqlfunc = udf...才发现这里面由于UDF的原因，在任何函数中这个数字本身是不认的，因此需要加上lit()的命令才可以。
自此，很多公司开始在他们的生产环境中使用 Unaligned Checkpoint。但在使用过程中，也发现了一些问题。...某公司的小伙伴在自己的生产环境中，使用了 Unaligned Checkpoint 后，发现了一些问题，并进行了改进，回馈给了社区。...在 Flink 1.16 中，我们支持了更多的 DDL。比如 CREATE FUNCTION USING JAR，支持动态加载用户的 JAR，方便平台用户管理用户的 UDF。...这部分非确定性的问题主要包含两部分，一个是维表查询上的非确定性问题，另一个是用户的 UDF 是非确定性的 UDF。 1. 我们在 Flink 1.16 提供了一套非常完备的系统性解决方案。...由此可见，在 Flink 1.16 中，PyFlink 在功能和性能上,已经达到全面生产可用。除此之外，CEP 也是 Flink 生态中很重要的一部分。
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