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扩展mysql - 手把手教你写udf

这里简单举几个例子,如果想了解MySQL函数的全貌,请访问Mysql官方手册http://dev.mysql.com/doc/#manual. 3 扩展MySQL函数------ UDF MySQL的内置函数虽然丰富 3.1 UDF的特性 l 函数能返回字符串,整数或实数。 l 你可以定义一次作用于一行的简单函数,或作用于多行的组的集合函数。 l 提供给函数的信息使得函数可以检查传递给它们的参量的数目和类型。 ) 就是用一个象ABS()或SUM()这样的固有(内建)函数一样作用的新函数去扩展MySQL。 值得注意的是,要使得UDF机制能够起作用,必须使用C或者C++编写函数,你的系统必须支持动态加载,而且你必须是动态编译的mysqld(非静态)。 4 范例 4.1 编译安装 安装mysql开发包 [root@rocket mysql_udf]# yum -y install mysql-devel 编译udf链接库 代码:udf_str.cpp

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SparkSQL使用UDF函数代替MySQL空间函数读取MySQL空间字段

一、问题描述 SparkSQL虽然可以访问MySQL数据,但是对于MySQL的空间字段,SparkSQL并没有提供内置函数去解析 二、问题分析 SparkSQL没有内置函数解析空间类型, 需要手动编写UDF函数实现 SparkSQL网络传输的数据格式是Byte数组,返回的数据格式中没有Geometry类型,需要将Geometry类型转成String类型返回 三、代码实现 1、自定义 UDF函数 @throws[Exception] def sparkUDFSTAsText(geometryAsBytes: Array[Byte]): Geometry = { wkbReader.read(wkb); dbGeometry.setSRID(srid); return dbGeometry; } 2、SparkSQL调用UDF spark.sql("SELECT id, ST_ASTEXT(point), ST_ASTEXT(polygon) FROM t_point_polygon").limit(10).rdd 四、知识拓展 1、MySQL

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    SparkSQL使用UDF函数代替MySQL空间函数读取MySQL空间字段

    一、问题描述 SparkSQL虽然可以访问MySQL数据,但是对于MySQL的空间字段,SparkSQL并没有提供内置函数去解析 二、问题分析 SparkSQL没有内置函数解析空间类型,需要手动编写 UDF函数实现 SparkSQL网络传输的数据格式是Byte数组,返回的数据格式中没有Geometry类型,需要将Geometry类型转成String类型返回 三、代码实现 1、自定义UDF函数 wkbReader.read(wkb); dbGeometry.setSRID(srid); return dbGeometry; } 2、SparkSQL调用UDF 函数 def toGeometryText(binary: Array[Byte]) = sparkUDFSTAsText(binary).toText spark.udf.register spark.sql("SELECT id, ST_ASTEXT(point), ST_ASTEXT(polygon) FROM t_point_polygon").limit(10).rdd 四、知识拓展 1、MySQL

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    MySQL8——带有字符集的UDF

    作者:Rahul Sisondia 译:徐轶韬 如果您点开这篇文章,估计您已经知道MySQL中用户定义函数(UDF)的用途。 如果您需要快速了解UDF,请参阅MySQL参考手册“https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/adding-udf.html”。 MySQL UDF框架在最初设计时,没有考虑字符串参数和返回值的字符集。这意味着UDF的参数和返回值将会使用“二进制”字符集。即使用户定义了字符集,服务器返回的字符串,也会忽略该字符集。 在MySQL 8.0.19中,我们添加了组件服务'mysql_udf_metadata',以检测输入参数的字符集,并选择UDF输出的所需字符集。让我们使用新的组件服务来实现一下。 如果需要有关UDF参数和返回值中处理字符集的更多详细信息,请参考WL#12370。我们希望该功能对您有所帮助。尝试一下,并让我们聆听您的反馈。 感谢您使用MySQL

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    UDF编程操作实现

    UDF编程操作实现 1 编写Lower_Or_UpperCase.java,其代码如下: import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.io.Text ; public class Lower_Or_UpperCase extends UDF{ public Text evaluate(Text t, String up_or_lower){ if

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    Hive UDF 手册

    boolean 说明:如果A为FALSE,或者A为NULL,则为TRUE;否则为FALSE 举例: hive> select 1 from dual where not 1=2; 1 HIVE UDF

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    Hive UDF Python

    简介 Hive为我们提供了众多的内置函数,但是在实际的运用过程中仍然不能满足我们所有的需求.hive是用java开发的,本身提供了使用java去开发UDF的方式.而这里我们采用python的方式去实现UDF 不合法 | | 123124234545565 | 男 | | 411325199308110030 | 男 | | 41132519950911004x | 女 | UDF 编写 如下是我们的udf代码: # -*- coding: utf-8 -*- import sys for line in sys.stdin: detail = line.strip(). 使用 我们在hive中使用python定义的UDF函数要借助transform函数去执行.

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    Spark UDF小结

    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。 本以为在UDF中做了裁剪,会减少数据量级。然后,忽略掉了输入的数据量较大,造成了性能瓶颈。

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    Spark UDF加载外部资源

    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。 在UDF的call方法中加载外部资源 UDF的静态成员变量lazy初始化 用mapPartition替换UDF 本文以构建字典树为进行说明,Redis连接可以参考文章1 准备工作 本部分介绍AtKwdBo 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。 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 解决写Spark UDF 麻烦,那就用Dataset的mapPartition算子代码。

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    案例说明flink的udf

    本文会主要讲三种udf: ScalarFunction TableFunction AggregateFunction 用户自定义函数是非常重要的一个特征,因为他极大地扩展了查询的表达能力。 本文除了介绍这三种udf之外,最后会介绍一个redis作为交互数据源的udf案例。 注册用户自定义函数 在大多数场景下,用户自定义函数在使用之前是必须要注册的。 对于Scala的Table API,udf是不需要注册的。 调用TableEnvironment的registerFunction()方法来实现注册。 Udf注册成功之后,会被插入TableEnvironment的function catalog,这样table API和sql就能解析他了。 Udf提供了open()和close()方法,可以被复写,功能类似Dataset和DataStream API的RichFunction方法。

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    Hive 基于GenericUDF创建UDF

    对应开发代码内容: package com.am.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException; import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException ; import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF; import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector

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    Spark UDF实现demo

    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。 如下已继承UDF为列进行说明:
    整体的实现包括两部: 继承父类开发UDF 注册UDF 2.1 继承父类开发UDF 2.1.1 基于java实现2 maven工程的pom.xml <? 有时明明注册了UDF,客户端也重新连接了,但依然找不到UDF,可能是不在同一数据库,这点也需要重点关注下。 TEMPORARY FUNCTION strlen_udf_int AS 'com.sogo.sparkudf.udf.StringLengthUdf'; # 注册为永久UDF CREATE FUNCTION strlen_udf_int AS 'com.sogo.sparkudf.udf.StringLengthUdf'; # 更新永久UDF(这种方法在hive中不可用) CREATE OR REPLACE

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    Spark实战--学习UDF

    在开始正式数据处理之前,我觉得有必要去学习理解下UDFUDF 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 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。

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    Byzer UDF 函数开发指南

    Byzer 提供了三种方式让用户自己实现 UDF 从而更好的扩展SQL的能力。 动态 UDF. 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 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。 为啥 UDF 不支持 Python 呢 为啥 UDF 不支持 Python 呢?

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    HIVE的UDF以及JDBC编程

    HIVE的UDF以及JDBC编程 一、UDF     UDF是用来对HIVE函数库进行扩展的,可以利用java代码进行自定义的功能需求。 1、步骤     1.新建java工程。      3.创建类继承UDF类。     4.自己编写一个名为evaluate方法,返回值和参数任意,但是方法名字必须是evluate。      5.在hive命令行下,向hive注册UDF:add jar /xxxx/xxxx.jar     6.为当前UDF起一个名字:create temporary function fname as '类的全路径名 import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; public class MyUDFDemo extends UDF{ public String evluate

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    Hive 系列 之 UDF,UDTF,UDAF

    1 为什么需要 udf udf,(User Defined Function)用户自定义函数 Hive 的 类 sql 给 开发者和分析者带来了极大的便利,使用 sql 就可以完成海量数据的处理,但是有时候 Hive中有3种UDFUDF:操作单个数据行,产生单个数据行; UDAF:操作多个数据行,产生一个数据行。 UDTF:操作一个数据行,产生多个数据行一个表作为输出。 ? 2 如何实现一个udf 下面,实现一个udf,功能是:如果一个字符串大于2个字符,则只显示两个字符,后面的字符显示成... 这个目录下 重启 HiveServer2 然后就可以使用了: create temporary function string_udf as 'com.dsj361.hive.udf.StringUdf 还会有一些跨节点的操作 另外就是 Mode 这个类 决定了在Map阶段和Reduce阶段 在涉及到对列进行UDF函数计算的时候,会调用UDF类中的哪些方法 并不是所有的方法都会调用,只会调用有限的几个。

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    Flink UDF自动注册实践

    欢迎您关注《大数据成神之路》 1.注册UDF函数 1.1 注册相关方法 此处,我们使用的udf函数为标量函数,它继承的是ScalarFunction,该类在我们的使用中,发现它继承自UserDefinedFunction 这个类,该处的udf函数由用户自己定义,而函数的注册此处我们自己实现; 函数注册时,使用flink的tableEnv上下文对象注册该函数,此处注册时使用的方法是TableEnvironment类里面的重载方法 LEFT JOIN LATERAL TABLE(split(a)) as T(item, counts) ON TRUE") 3.注册UDAF函数 3.1 注册函数 看了上面两种,其实无非是,UDF

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    大数据-UDF开发实例

    UDF 开发实例 3.3.1. Step 1 创建 Maven 工程 <dependencies> <! Step 2 开发 Java 类集成 UDF public class MyUDF extends UDF { public Text evaluate(final Text str) { Step 4 添加jar包 重命名我们的jar包名称 cd /export/servers/apache-hive-3.1.1-bin/lib mv original-day_05_hive_udf- 1.0-SNAPSHOT.jar myudf.jar hive的客户端添加我们的jar包 add jar /export/servers/apache-hive-3.1.1-bin/lib/udf.jar Step 5 设置函数与我们的自定义函数关联 create temporary function my_upper as 'cn.itcast.udf.ItcastUDF'; ? 3.3.6.

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    Mysql 主从复制 作用和原理

    您看,像在mysql数据库中,支持单项、异步赋值。在赋值过程中,一个服务器充当主服务器,而另外一台服务器充当从服务器。此时主服务器会将更新信息写入到一个特定的二进制文件中。 然后从服务器会接收从哪个时刻起发生的任何更新,然后锁住并等到主服务器通知新的更新 二、主从复制的作用(好处,或者说为什么要做主从)重点?

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    MYSQL中case when语法的作用

    严格来讲,不应该叫“mysql条件判断语句case when语法”的,它的专业语术是:“mysql流程控制语句case语法”;这一点对于做程序的人来说一定要清楚。

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