Spark: UDF多次执行 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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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。...Hive UDFs/UDAFs/UDTFs https://spark.apache.org/docs/3.0.0/sql-ref-functions-udf-hive.html

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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。...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。..." 注：--jars参数添加UDF的java实现到集群 -i参数为预执行的代码 spark_udf.sql CREATE OR REPLACE FUNCTION strlen_udf_int.../jars/sparkudf-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar'; 执行 > spark_sql > show user functions; 结果 spark-sql...1 row(s) spark-sql (default)> select strlen_udf_int("liu"); ADD JAR file:///search/work/bigdata/liuzhixuan

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Spark实战--学习UDF

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...// Register the UDF with our SparkSession 13 spark.udf.register("CTOF", (degreesCelcius: Double...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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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。...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。...为了防止字典树被多次初始化，我们模拟单列： UDF代码 FilterQueryByAcAutoUdf.java wordTrieList成员变量是个List结构，其中一个元素对应一个词包，词包中包含有关键词和否词...(AtKwdBo.generateKeyWord()); 不会被执行，仅在调用FilterQueryByAcAutoUDF.call方法时才会被执行2，这就保证在每个Excutor都会构建出字典树，不会出现空指针异常的问题...解决写Spark UDF 麻烦，那就用Dataset的mapPartition算子代码。

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Spark UDF函数迁移到StarRocks

Spark UDF 是一种强大的工具，允许开发者创建自定义函数以扩展 Spark SQL 的功能。...自 3.0 版本起，StarRocks 支持 Global UDF，您只需要在相关的 SQL 语句（CREATE/SHOW/DROP）中加上 GLOBAL 关键字，该语句即可全局生效，无需逐个为每个数据库执行此语句...在客户端可以通过如下命令查询是否开启，只有拥有 cluster_admin 角色的用户才可以执行集群管理相关命令。enable_udf参数是静态参数。...package com.tencent.sparkpad.udf//scalastyle:offimport org.apache.spark.sql.api.java.UDF1class ExtractIdUDF...管理UDF函数查询UDF函数和查询全局UDF函数。

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Spark UDF1 输入复杂结构

Spark UDF1 输入复杂结构前言在使用Java Spark处理Parquet格式的数据时，难免会遇到struct及其嵌套的格式。...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。...的输入参数，Boolean作为UDF1的输出参数，来认识Spark UDF1 输入复杂结构。...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

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spark使用udf给dataFrame新增列

+-------+ | 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

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on方法多次绑定会多次执行的解决方法

当重复使用on方法为一个元素绑定事件时,这个事件不会覆盖而是会叠加; 例如 for(var i=0;i<5;i++) $('#test').on('click'...

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Spark UDF1 返回复杂结构

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...// 注册临时UDF spark.udf().register("boolFilterUdf", BoolFilterUdf.boolFilterUdf, DataTypes.BooleanType);...基于此，本文从简单到组合，给出可执行的java实现。...; import org.apache.spark.sql.RowFactory; import org.apache.spark.sql.api.java.UDF1; import org.apache.spark.sql.types.DataType

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jquery on绑定click事件执行多次

用$(document).on('click','#XX',function(){...})为元素添加点击事件结果导致事件会执行多次。...出现这种情况是因为每点击一下document就会绑定一遍事件，click事件进行了累加绑定，每调用一次，便增加一次绑定，所以导致触发多次事件。

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flink之udf执行流程分析篇

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。...test_new where eventType = '1' group by businessId 执行流程...设置时间戳 collector.setTimestamp(element); context.element = element; // 使用用户定义的udf...的一个代理，它会动态编译产生一个GroupAggsHandler类，在类内部的方法中处理时会回调我们自定义的udf中实现的方法（接口中约定好的那些方法）。...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

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回车监听事件执行多次

我原本想监听输入框的焦点事件，在焦点放在输入框上的时候才监听回车事件，代码如下： $("input").focus(function() { $("inpu...

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【Spark篇】---SparkSql之UDF函数和UDAF函数

一、前述 SparkSql中自定义函数包括UDF和UDAF UDF：一进一出 UDAF:多进一出（联想Sum函数）二、UDF函数 UDF:用户自定义函数，user defined function...* 根据UDF函数参数的个数来决定是实现哪一个UDF UDF1，UDF2。。。。...UDF1xxx * UDF1 传一个参数 UDF2传两个参数。。。。。...as length from user").show(); 三、UDAF函数 UDAF:用户自定义聚合函数，user defined aggreagatefunction package com.spark.sparksql.udf_udaf...org.apache.spark.api.java.function.Function; import org.apache.spark.sql.DataFrame; import org.apache.spark.sql.Row

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Spark SQL用UDF实现按列特征重分区

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...200), ("Boston1", 2015, 50), ("Boston2", 2016, 150) )).toDF("city", "year", "amount") 执行充分去操作...{(str: String) => { str.substring(0,str.length-1) }} spark.udf.register("substring",substring...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。

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jquery点击事件多次执行解决方法

上一篇文章介绍中使用a的弹窗方式测试孔href属性,但是最近在一个项目中发现click事件执行后会多次触发.应该是点击事件进行叠加了,jquery的unbind()可以解决此问题....使用说明 $('a').unbind('click').click(function(){ alert('执行一次弹窗'); }) 这个使用ubind('click'),完美取消掉叠加在元素身上的事件

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使用Java的ProcessBuilder执行多次CMD操作

标题：使用Java的ProcessBuilder执行多次CMD操作摘要： Java的ProcessBuilder类提供了一种方便的方式来执行系统命令，并获取命令执行的结果。...本篇博客将介绍如何使用ProcessBuilder类执行多次CMD操作，并展示一些常见的应用场景。...可以使用与处理命令执行结果相似的方式来处理错误输出。执行多次CMD操作要执行多次CMD操作，可以重复使用上面的步骤。...完整示例代码以下是一个完整的示例代码，演示了如何使用Java的ProcessBuilder执行多次CMD操作： import java.io.BufferedReader; import java.io.File...Exception e) { e.printStackTrace(); } } } 总结：通过使用Java的ProcessBuilder类，我们可以轻松地执行多次

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spark推测式执行

spark推测式执行默认是关闭的，可通过spark.speculation属性来开启。...（默认关闭，可通过spark.speculation开启），若开启则会启动一个线程每隔SPECULATION_INTERVAL_MS（默认100ms，可通过spark.speculation.interval...、正在执行、执行时间已经大于threshold 、 // 推测式执行task列表中未包括的task放进需要推测式执行的列表中speculatableTasks for ((tid...先过滤掉已经成功执行的task，另外，推测执行task不在和正在执行的task同一Host执行，不在黑名单executor里执行，然后在延迟调度策略下根据task的优先位置来决定是否在该executor...上以某种本地性级别被调度执行。

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Spark Task 的执行流程③ - 执行 task

本文为 Spark 2.0 源码分析笔记，其他版本可能稍有不同创建、分发 Task一文中我们提到 TaskRunner（继承于 Runnable）对象最终会被提交到 Executor 的线程池中去执行...，本文就将对该执行过程进行剖析。...该执行过程封装在 TaskRunner#run() 中，搞懂该函数就搞懂了 task 是如何执行的，按照本博客惯例，这里必定要来一张该函数的核心实现： ?...需要注意的是，上图的流程都是在 Executor 的线程池中的某条线程中执行的。上图中最复杂和关键的是 task.run(...)...ShuffleManager 中获取 ShuffleWriter 对象 writer 得到对应 partition 的迭代器后，通过 writer 将数据写入文件系统中停止 writer 并返回结果 ---- 参考：《Spark

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Spark 的作业执行原理

参见书籍《图解Spark:核心技术与案例实战》要点概述 ** 作业(Job)提交后由行动操作触发作业执行，根据RDD的依赖关系构建DAG图，由DAGSheduler(面向阶段的任务调度器)解析 *...划分调度阶段 Spark调度阶段的划分在DAGScheduler中的handleJobSubmitted方法中根据最后一个RDD生成ResultStage阶段开始的。...在调度过程中，有父调度阶段，先把该阶段放到waitingStages列表中，递归调用submitStage直到所有的依赖阶段都准备好，如果没有父调度阶段则使用submitMissingTasks方法提交执行...提交任务在执行DAGSheduler的submitMissingTasks方法时会根据调度阶段的partition划分为相应个数的task,形成任务集，交由TaskSheduler进行处理，对于不同的阶段划分出的...执行任务 task的执行主要依靠Executor的lanuchTask方法，初始化一个TaskRunner封装任务，管理任务执行的细节，把TaskRunner放到ThreadPool中执行。

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Spark集群和任务执行

Spark集群组件 spark.jpg Spark是典型的Master/Slave架构，集群主要包括以下4个组件： Driver：Spark框架中的驱动器，运行用户编写Application 的main...类比Yarn中的节点资源管理器 Executor：运算任务执行器，运行在worker节点上的一个进程。...类似于MapReduce中的MapTask和ReduceTask Spark基本执行流程以StandAlone运行模式为例： spark2.jpg 1.客户端启动应用程序及Driver相关工作，向...task下发 SchedulerBackend将任务提交到Executor上运行资源划分的一般规则获取所有worker上的资源按照资源大小进行排序按照排序后的顺序拿取资源轮询优先拿资源多的 Spark

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