flink UDX 1.UDF: 自定义标量函数(User Defined Scalar Function)。一行输入一行输出。2.UDAF: 自定义聚合函数。多行输入一行输出。...sql 语句 select first_non_null(businessId) as id from test_new...where eventType = '1' group by businessId 执行流程： 自定义udaf public class...在flink解析sql生成streamGraph的过程中会调用org.apache.flink.table.planner.plan.nodes.physical.stream.StreamExecGroupAggregate...对象内部的getValue方法中会回调我们自定义的udf的getValue()方法;•在GroupAggsHandler 这步执行完成后，去进入整个graph的下一个算子中，调用下一个算子的processElement
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...200), ("Boston1", 2015, 50), ("Boston2", 2016, 150) )).toDF("city", "year", "amount") 执行充分去操作...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。...由上面的结果也可以看到task执行结束时间是无序的。 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。
了解UDF mysql内置函数不满足需要，所以mysql提供了添加新函数的机制，自行添加的mysql函数就称为UDF（Userdefined function-用户自定义函数） udf在mysql5.1...以后的版本中，存在于‘mysql/lib/plugin’目录下，文件后缀为‘.dll’，常用c语言编写 UDF提权原理 用户可以自定义提权的函数（比如执行系统命令）来进行提权。...UDF提权条件 1.Mysql版本大于5.1时,udf.dll文件必须放置于MYSQL安装目录下的lib\plugin文件夹下。...(target + backdoor, headers=headers) if r.status_code == 200: print('[+] ExPLoITeD ' + target) 执行成功后...--------------------------------+ 1 row in set (0.01 sec) 退出mysql mysql> quit Bye 查看foo文件touch foo 执行
UDF1和UDF2时，MaxCompute会随机加载其中一个类，此时会导致UDF执行结果不符合预期甚至编译失败。...调用Hive UDF时，需要在SQL语句前添加set odps.sql.hive.compatible=true;语句，与SQL语句一起提交执行。...操作步骤 将Hive UDF代码示例通过Hive平台编译为JAR包，执行如下命令将Hive UDF JAR包添加为MaxCompute资源。 --添加资源。...add jar test.jar; 执行如下命令注册UDF函数。 --注册函数。...create function hive_collect as 'com.aliyun.odps.compiler.hive.Collect' using 'test.jar';\ 执行如下SQL语句调用新建的
从"UDF不应有状态" 切入来剖析Flink SQL代码生成 0x00 摘要 "Flink SQL UDF不应有状态" 这个技术细节可能有些朋友已经知道了。但是为什么不应该有状态呢？...我们在写SQL时候，经常会在SQL中只写一次UDF，我们认为运行时候也应该只调用一次UDF。 对于SQL，Flink是内部解析处理之后，把SQL语句转化为Flink原生算子来处理。...大家可以认为是把SQL翻译成了java代码再执行，这些代码针对 SQL做了优化。 对于UDF，Flink也是内部生成java代码来处理，这些代码也针对SQL做了优化。...所以UDF_FRENQUENCY就被执行了两次：在WHERE中执行了一次，在SELECT中又执行了一次。...问题流程 实际上就是Flink生成SQL代码的流程，其中涉及到几个重要的节点举例如下： 关于具体SQL流程，请参见我之前的文章：[源码分析] 带你梳理 Flink SQL / Table API内部执行流程
通过代码生成，可以将原本需要解释执行的算子逻辑转为编译执行（二进制代码），充分利用JIT编译的优势，克服传统Volcano模型虚函数调用过多、对寄存器不友好的缺点，在CPU-bound场景下可以获得大幅的性能提升...代码生成器一般会在物理执行节点（即ExecNode）内被调用，但不是所有的Flink SQL逻辑都会直接走代码生成，例如不久前讲过的Window TVF的切片化窗口以及内置的Top-N。...UDF表达式重用（FLINK-21573） UDF重复调用的问题在某些情况下可能会对Flink SQL用户造成困扰，例如下面的SQL语句： SELECT mp['eventType'] AS eventType...考虑到直接改动Calcite难度较大且容易引起兼容性问题，我们考虑在SQL执行前的最后一步——也就是代码生成阶段来施工。 观察调用UDF生成的代码，如下。...笔者就不多解释了，毕竟与上一节的相比已经算是很好理解了（笑 重新编译flink-table模块并执行相同的SQL，就会发现生成的代码发生了变化： externalResult$8 = (java.util.Map
最近遇到一对需要执行的sql文件，sql文件内是insert 语句。...但是实施人员给过来的sql文件，一张表的数据根据数据量硬生生生成了近10个文件。文件多了，若手动执行，很容易出现遗漏或者重复操作，造成错误。 由于文件内结构比较单一，故用脚本实现。...代码如下： def execute_sql(conn, cur, path=r"D:\个人"): """执行指定目录下的.sql文件""" os.chdir(path) for...count = 1 # 当读取完毕文件，不到2000行时，也需对拼接的sql 执行、提交 if sql:...cur.execute(sql) conn.commit() 以上execute_sql函数，会默认执行入参path路径下，所有文件名包含“.sql”文件。
了解 SQL 的执行顺序非常有价值，它可以让我们写出语法正确的 SQL，帮助我们简化编写新查询的过程。 本文将在 MySQL 的基础上，介绍查询语句的执行顺序。...： FROM / JOIN 和所有 ON 条件 WHERE GROUP BY HAVING SELECT ORDER BY LIMIT 以上是 SQL 标准定义的执行顺序。...比如下面这条 SQL ，看起来像是 SELECT 子句的别名被 GROUP BY 子句引用。...SELECT CONCAT(job, '|', deptno) AS job_dept, COUNT(*) FROM emp GROUP BY job_dept 那是不是说这条 SQL 破坏了前面定义的执行顺序呢...实际上并没有，MYSQL 会对这条 SQL 做重写，像这样： SELECT CONCAT(job, '|', deptno), COUNT(*) FROM emp GROUP BY CONCAT
01 SQL SQL，脚本查询语言，处理代码的顺序不是按照脚本语言的顺序，这点是不同于其他编程语言的最明显特征。...SQL语言常见的比如，Mysql，HiveQL，Oracle等，虽然语法上存在一些差异，但它们在解释查询脚本上，尤其是在解析语句执行顺序上具有共性。...如果将脚本语言分解为一系列的语句，那么这些语句的先后执行顺序是怎样的呢？ 这篇文章，主要总结SQL语句的执行顺序。...02 Select语句执行顺序 select查询语句的执行顺序，可以看出首先执行FROM子句，最后执行ORDER BY 执行顺序： (1) FROM (2) ON (3) JOIN (4) WHERE...FROM：对FROM子句中的前两个表执行笛卡尔积(交叉联接)，生成虚拟表VT1，选择相对小的表做基础表。 ON：对VT1应用ON筛选器，只有那些使为真才被插入到VT2。
该python脚本是用于执行hive脚本的，需要设置hive的可执行环境变量，其实质转化为shell下命令 hive -e 'sql语句’ 的方式执行，然后把结果重定向到控制台显示。...注：由于该脚本是直接调用shell中的hive命令，所以需要在安装hive的服务器上执行。...使用前置条件：（1）安装hadoop和hive，并启动完hadoop；（2）已配置好hive的环境变量，确保在shell中能正常执行hive。 #!.../usr/bin/python #-*-coding:utf-8 -*- import subprocess import traceback sql = """ # 书写hql脚本 ; """ cmd...= 'hive -e """'+sql.replace('"', "\'")+'"""' print cmd try: p = subprocess.Popen(cmd, shell=True
在MySQL下执行： source /home/jiangxingqi/DB/hello world.sql
# 背景 用例执行完毕，期望回滚数据，因此希望执行sql来回滚数据 # 步骤 直接show代码，借助的是mybatis的ScriptRunner /** * 执行xx库下的表备份脚本...runner.setAutoCommit(true); String fileName = String.format("src/main/resources/db/%s.sql...File file = new File(fileName); try { if (file.getName().endsWith(".sql
Flink SQL UDF重复调用/执行问题UDF重复调用问题UDF重复调用的问题在某些情况下可能会对Flink SQL用户造成困扰，例如下面的SQL语句：SELECT my_map['key1'] as...key2, my_map['key3'] as key3FROM ( SELECT dump_json_to_map(col1) as my_map FROM T)dump_json_to_map会被执行...分析对应的graph日志开看，Flink会把我们的代码反向'优化'成类似如下sql：SELECT dump_json_to_map(col1)['key1'] as key1, dump_json_to_map...UDF是有状态的UDF(如链接Redis等外部存储)，则会导致重复计算，中间状态可能因为无法幂等的操作而被破坏，最终导致正确性出现问题flink 有状态udf 引起血案一这个Flink社区已有对应的讨论...思路摘要：复写udf的isDeterministic()方法在CodeGeneratorContext中添加可重用的UDF表达式及其result term的容器从ExprCodeGenerator入手(
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
Spark SQL中用户自定义函数，用法和Spark SQL中的内置函数类似；是saprk SQL中内置函数无法满足要求，用户根据业务需求自定义的函数。...首先定义一个UDF函数： package com.udf; import org.apache.spark.sql.api.java.UDF1; import org.apache.spark.sql.api.java.UDF2...; /** * Created by lj on 2022-07-25. */ public class TestUDF implements UDF1 {...@Override public String call(String s) throws Exception { return s+"_udf"; } } 使用UDF函数...; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.SparkSession; import org.apache.spark.sql.types.DataTypes
从今天开始最近一段时间准备发布Fluent UDF的一些内容。 关于UDF UDF并不是什么神秘的东西，然而在地球人的眼中，凡是与编程相关的工作，总是认为有点儿高大上罢了。...在编写UDF的过程中，UDF手册是必不可少的文档。 实际上UDF的应用过程是这样的： 发现需要使用UDF。Fluent毕竟是一款成熟的商用软件，大多数情况下，利用GUI就能够满足我们的计算要求。...只有当我们确信Fluent的GUI并不具备某项功能，而利用UDF可以满足此要求时，才开始着手编写UDF。记住：能用GUI实现的功能，就不要用UDF去做。...人家Fluent说了，不对UDF的正确性负责，他们只负责UDF与Fluent的通讯功能。能不能用UDF实现某项功能，需要翻越Fluent帮助文档。 编写UDF文件。这部分工作应该是UDF的核心工作。...作为一个计算机程序，UDF同样有输入和输出。在翻越UDF手册的时候，搞清楚宏文件中哪些参数是输入，哪些参数是输出。最简单的方式就是直接套用UDF手册中的示例程序，在其基础基础上进行修改。
一、MySQL UDF 这玩意全称 “MySQL user-definable function”, 从名字就可以看出来叫 “用户定义的方法”; 那么 UDF 到底是干啥的呢?..., 本文主要阐述如何用 Go 搓一个简单的 UDF 并使用....三、UDF 方法 由于 UDF 官方支持是 C/C++, 所以在 Go 中需要使用 CGO; 一个 UDF 实现通常包含两个 func: func xxx_init(initid *C.UDF_INIT...逻辑实现 } func xxx(initid *C.UDF_INIT, args *C.UDF_ARGS, result *C.char, length *C.ulong, is_null *C.char..., 当然这些 UDF 最终配合视图啥的做啥、怎么用就不做过多赘述了.
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
在实际工作中，会遇到一些hive无法完成的功能，需要借助java函数，这就用到了hive UDF 1、创建一个project 2、建一个lib文件夹，放入hive-exec-0.13.0.jar，并在...libraries中引入该jar包 3、在src目录下创建package，如com.abc 4、创建java文件，继承UDF，写功能代码 package com.abc; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF...; import java.util.regex.Pattern; public class xxx extends UDF { public boolean evaluate(String...p2) { } public static void main(String[] args) { } } 5、定义输出文件jar 6、最后执行
---- 某些SQL查询为什么慢 要弄清楚这个问题，需要知道MySQL处理SQL请求的过程， 我们来看下 MySQL处理SQL请求的过程 客户端将SQL请求发送给服务器 服务器检查是否在缓存中是否命中该...SQL，未命中的话进入下一步 服务器进行SQL解析、预处理，再由优化器生成对应的执行计划 根据执行计划来，调用存储引擎API来查询数据 将结果返回给客户端 ---- 查询缓存对SQL性能的影响 query_cache_type...预处理及生成执行计划 接着上一步说，查询缓存未启用，或者 未命中查询缓存 ， 服务器进行SQL解析、预处理，再由优化器生成对应的执行计划 。...MySQL会依赖这个执行计划和存储引擎进行交互 . 包括以下过程 语法解析： 包含语法等解析校验 预处理 : 检查语法是否合法等 执行计划： 上面都通过了，会生成执行计划。...---- 造成MySQL生成错误的执行计划的原因 存储引擎提供的统计信息不准确 执行计划中的估算不等同于实际的执行计划的成本 MySQL不考虑并发的查询 MySQL有时候会基于一些特定的规则来生成执行计划
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