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    Wormhole流式处理平台功能介绍

    越来越多的业务场景需要实时分析，以极低的延迟来分析实时数据并给出分析结果，从而提高业务效率，带来更高价值。流式处理作为实时处理的一种重要手段，正在因数据实时化的发展而蓬勃发展。...主要针对的场景是当Lookup时，如果关联的数据不存在（延迟等原因），那么就可以将未Lookup到的数据缓存一段时间，直到超时。...✔ UDF热加载 因Spark SQL支持UDF，Wormhole也支持了UDF，并且支持热加载，即在不停Spark Streaming的情况下，加载UDF的jar包和类，并使用UDF。...，包括不停Spark Streaming时，动态加载与注册UDF、和动态管理接入的Topic。...生命周期管理 Wormhole的Stream和Flow分别设计了一套有限状态机，也就是为两者分配了生命周期，保证操作的正确性。

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    Spark必知必会 | Spark SQL自定义函数UDF、UDAF聚合函数以及开窗函数的使用

    一、UDF的使用 1、Spark SQL自定义函数就是可以通过scala写一个类，然后在SparkSession上注册一个函数并对应这个类，然后在SQL语句中就可以使用该函数了，首先定义UDF函数，那么创建一个...com.udf import org.apache.spark.sql.api.java.UDF2 class SqlUDF extends UDF2[String,Integer,String]...类中，想如何操作都可以了，完整代码如下； package com.udf import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql....* 所以要定义两个变量作为累加和以及计数的变量 * @return */ override def bufferSchema: StructType = DataTypes.createStructType...} 2、具体实现如下代码所示： package com.udf import java.math.BigDecimal import org.apache.spark.sql.

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    DataFrame和Dataset简介

    一、Spark SQL简介 Spark SQL 是 Spark 中的一个子模块，主要用于操作结构化数据。...，Avro，Parquet，ORC，JSON 和 JDBC 等； 支持 HiveQL 语法以及 Hive SerDes 和 UDF，允许你访问现有的 Hive 仓库； 支持标准的 JDBC 和 ODBC...上面的描述可能并没有那么直观，下面的给出一个 IDEA 中代码编译的示例： 这里一个可能的疑惑是 DataFrame 明明是有确定的 Scheme 结构 (即列名、列字段类型都是已知的)，但是为什么还是无法对列名进行推断和错误判断...如下面代码，DataSet 的类型由 Case Class(Scala) 或者 Java Bean(Java) 来明确指定的，在这里即每一行数据代表一个 Person，这些信息由 JVM 来保证正确性，...它首先将用户代码转换成 unresolved logical plan(未解决的逻辑计划)，之所以这个计划是未解决的，是因为尽管您的代码在语法上是正确的，但是它引用的表或列可能不存在。

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    独孤九剑-Spark面试80连击(下)

    是我自己作为面试者和作为面试官都会被问到或者问到别人的问题，这个总结里面有大量参考了网上和书上各位老师、大佬的一些原文答案，只是希望可以给出更好的回答，一般上我都会把原文链接贴上，如有侵权请联系删除！...Spark SQL和Structured Streaming会另起专题介绍,欢迎持续关注。 39. Spark的UDF?...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。...在 Spark 中，计算将会分成许多小的任务，保证能在任何节点运行后能够正确合并，因此，就算某个节点出现故障，这个节点的任务将均匀地分散到集群中的节点进行计算，相对于传递故障恢复机制能够更快地恢复。...另外接收数据的正确性只在数据被预写到日志以后接收器才会确认，已经缓存但还没保存的数据可以在 Driver 重新启动之后由数据源再发送一次，这两个机制确保了零数据丢失，所有数据或者从日志中恢复，或者由数据源重发

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    是我自己作为面试者和作为面试官都会被问到或者问到别人的问题，这个总结里面有大量参考了网上和书上各位老师、大佬的一些原文答案，只是希望可以给出更好的回答，一般上我都会把原文链接贴上，如有侵权请联系删除！...Spark SQL和Structured Streaming会另起专题介绍,欢迎持续关注。 39. Spark的UDF?...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。...在 Spark 中，计算将会分成许多小的任务，保证能在任何节点运行后能够正确合并，因此，就算某个节点出现故障，这个节点的任务将均匀地分散到集群中的节点进行计算，相对于传递故障恢复机制能够更快地恢复。...另外接收数据的正确性只在数据被预写到日志以后接收器才会确认，已经缓存但还没保存的数据可以在 Driver 重新启动之后由数据源再发送一次，这两个机制确保了零数据丢失，所有数据或者从日志中恢复，或者由数据源重发

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    Byzer UDF 函数开发指南

    {MutableAggregationBuffer, UserDefinedAggregateFunction} import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.sql.Row...结果如下： 内置 UDF 函数 新建一个 Java/Scala 混合项目， 里面创建一个 object 对象，比如叫： package tech.mlsql.udfs.custom import org.apache.spark.sql.UDFRegistration...参看 streaming.core.compositor.spark.udf.Functions 如何把 Jar 包放到正确的目录里很重要，对于不同的 Byzer 发行版，目录可能有差异。...具体如下； 分布式 Yarn based 版本,将 Jar 包放到 ${SPARK_HOME}/jars 目录即可。 如果是已经运行了，你需要重启 Byzer。...Sandbox 版本,启动容器后，进入容器 /work 目录，然后将 Jar 包放到 /work/${SPARK_HOME}/jars 目录即可. 需要重启容器。

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    PySpark-prophet预测

    本文打算使用PySpark进行多序列预测建模，会给出一个比较详细的脚本，供交流学习，重点在于使用hive数据/分布式，数据预处理，以及pandas_udf对多条序列进行循环执行。...---- 文章目录 1.导入库和初始化设置 2.数据预处理 3.建模 4.读取hive数据，调用spark进行prophet模型预测 1.导入库和初始化设置 Pandas Udf 构建在 Apache...Arrow 之上，因此具有低开销，高性能的特点，udf对每条记录都会操作一次，数据在 JVM 和 Python 中传输，pandas_udf就是使用 Java 和 Scala 中定义 UDF，然后在...as select * from store_sku_predict_29 ") print('完成预测') 当然也可以不用pandas_udf的形式进行 ，在旧版spark中使用sc.parallelize...()实现分组并行化 如:sc.parallelize(data,800).map(run_model).reduce(merge) 上文还有一个节假日数据没有给出来，限于篇幅有限，整个代码就放在github

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    Spark新愿景：让深度学习变得更加易于使用

    为了给出一个直观的感受，我们看个示例代码（来源于官方）： import tensorflow as tf import tensorframes as tfs from pyspark.sql import...另外是模型训练好后如何集成到Spark里进行使用呢？没错，SQL UDF函数，你可以很方便的把一个训练好的模型注册成UDF函数，从而实际完成了模型的部署。...spark-deep-learning使用的是spark 2.1.1 以及python 2.7 ，不过我的环境是spark 2.2.0, python 3.6。...（你可以通过一些python的管理工具来完成版本的切换），然后进行编译： build/sbt assembly 编译的过程中会跑单元测试，在spark 2.2.0会报错，原因是udf函数不能包含“-”，...所以你找到对应的几个测试用例，修改里面的udf函数名称即可。

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