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HyperLogLog函数在Spark中的高级应用

预聚合是高性能分析中的常用技术，例如，每小时100亿条的网站访问数据可以通过对常用的查询纬度进行聚合，被降低到1000万条访问统计，这样就能降低1000倍的数据处理量，从而在查询时大幅减少计算量，提升响应速度...本文，我们将介绍 spark-alchemy这个开源库中的 HyperLogLog 这一个高级功能，并且探讨它是如何解决大数据中数据聚合的问题。首先，我们先讨论一下这其中面临的挑战。...中 Finalize 计算 aggregate sketch 中的 distinct count 近似值 值得注意的是，HLL sketch 是可再聚合的：在 reduce 过程合并之后的结果就是一个...这在大数据业务中基本相当于是免费的午餐：带来巨大性能提升的同时，又不会对大部分业务端的用户造成负面影响。...Spark-Alchemy 简介：HLL Native 函数 由于 Spark 没有提供相应功能，Swoop开源了高性能的 HLL native 函数工具包，作为 spark-alchemy项目的一部分

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    Spark SQL 中的array类的函数例子

    需求背景：在理财 APP 中，素材、广告位、产品、策略有时候是多对多的关系。比如，在内容中台，一个素材可能关联理财、基金、存款某些产品，那我们统计该素材的好不好，转化率好不好，该归属于哪些业务？...-- STRING_AGG 函数是 SQL:2016 标准中新增的函数，不是所有的数据库管理系统都支持该函数。...-- Spark 3.0 中，STRING_AGG 函数被引入作为 SQL:2016 标准的一部分。你可以使用 STRING_AGG 函数将每个分组的数据拼接成一个字符串。...courses 是字符串类型select course ,count(distinct name) as student_countfrom ( -- 踩坑1中的 temp 表，数据如需求2...，查询选修数据的同学的所有选修课程，结果中的选修课程是数组类型-- 创建表的第二种形式，student_copy 是create table student_copy as select name, collect_list

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    一文读懂Apache Spark

    结构化流 结构化流Structured Streaming(在Spark 2.x中添加)将会改进Spark SQL对Spark Core API的优化：更高级别的API和更容易编写应用程序的抽象。...结构化流仍然是Apache Spark的一个相当新的部分，在Spark 2.2版本中已经被标记为生产就绪。...然而，结构化流是面向平台的流媒体应用程序的未来，因此，如果你正在构建一个新的流媒体应用程序，你应该使用结构化的流媒体。...历史版本Spark流媒体api将继续得到支持，但项目建议将其移植到结构化的流媒体上，因为新方法使得编写和维护流代码更容易忍受。 Apache Spark的下一步如何发展？...这些图和模型甚至可以注册为定制的Spark SQL udf(用户定义的函数)，这样深度学习模型就可以作为SQL语句的一部分应用于数据。

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    spark、hive中窗口函数实现原理复盘

    窗口函数在工作中经常用到，在面试中也会经常被问到，你知道它背后的实现原理吗？ 这篇文章从一次业务中遇到的问题出发，深入聊了聊hsql中窗口函数的数据流转原理，在文章最后针对这个问题给出解决方案。 ?...window函数部分 windows函数部分就是所要在窗口上执行的函数，spark支持三中类型的窗口函数： 聚合函数 （aggregate functions） 排序函数（Ranking functions...() 两个函数对应的窗口是相同的（partition by id order by rank），因此，这两个函数可以在一次shuffle中完成。...这里给附上spark sql的执行计划，可以仔细品一下（hive sql的执行计划实在太长，但套路基本是一样的）： spark-sql> explain select id,sq,cell_type,rank...可以看到sql中 if 函数的执行位置如下： spark-sql> explain select id,sq,cell_type,rank,if(cell_type!

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    Spark强大的函数扩展功能

    Spark首先是一个开源框架，当我们发现一些函数具有通用的性质，自然可以考虑contribute给社区，直接加入到Spark的源代码中。...Time/String Handling, Time Intervals, and UDAFs》介绍了在1.5中为DataFrame提供了丰富的处理日期、时间和字符串的函数；以及在Spark SQL 1.4...例如上面len函数的参数bookTitle，虽然是一个普通的字符串，但当其代入到Spark SQL的语句中，实参`title`实际上是表中的一个列（可以是列的别名）。...此时，UDF的定义也不相同，不能直接定义Scala函数，而是要用定义在org.apache.spark.sql.functions中的udf方法来接收一个函数。...UDAF的核心计算都发生在update函数中。在我们这个例子中，需要用户设置计算同比的时间周期。

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    解析 SwiftUI 中两处由状态更新滞后引发的严重 Bug

    本文将解析 SwiftUI 中两个由于未能贯彻响应式编程原则而导致的严重错误，并提供相应的解决方案。...如果仅从上述两个例子考虑，无论状态调整是否及时，都不会出现什么错误的结果。但是，当应用程序处于某些特殊状态或用户进行某些特定操作时，状态更新的滞后会导致不可接受的后果。...为什么状态更新滞后会导致严重错误 由于 SwiftUI 的 不透明性，想要分析这些问题的成因并不容易。...状态更新滞后不仅存在于本文介绍的两个案例中，当开发者遇到类似情况时，可以尝试采用状态更新优先的开发策略进行修改。 总结 今年 SwiftUI 已经进入了第五个年头。...随着版本的提高，SwiftUI 的功能也确实得到了相当程度的增加。不过，即使在最新的版本中，在一些对 UIKit（AppKit）进行二次包装的控件中，仍有不少细节处理不到位的问题。

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    Spark之【RDD编程】详细讲解(No4)——《RDD中的函数传递》

    本篇博客是Spark之【RDD编程】系列第四篇，为大家带来的是RDD中的函数传递的内容。 该系列内容十分丰富，高能预警，先赞后看! ?...---- 5.RDD中的函数传递 在实际开发中我们往往需要自己定义一些对于RDD的操作，那么此时需要注意的是，初始化工作是在Driver端进行的，而实际运行程序是在Executor端进行的...", "hive", "atguigu")) //3.创建一个Search对象 val search = new Search(“h”) //4.运用第一个过滤函数并打印结果...isMatch()是定义在Search这个类中的，实际上调用的是this. isMatch()，this表示Search这个类的对象，程序在运行过程中需要将Search对象序列化以后传递到Executor...query是定义在Search这个类中的字段，实际上调用的是this. query，this表示Search这个类的对象，程序在运行过程中需要将Search对象序列化以后传递到Executor端。

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    框架 | Spark中的combineByKey

    Spark为此提供了一个高度抽象的操作combineByKey。...mergeValue则是将原RDD中Pair的Value合并为操作后的C类型数据。合并操作的实现决定了结果的运算方式。...所以，mergeValue更像是声明了一种合并方式，它是由整个combine运算的结果来导向的。函数的输入为原RDD中Pair的V，输出为结果RDD中Pair的C。...注意第二个函数和第三个函数的区别，前者只提供混合功能，即能够将不同容器的果汁装到一个容器中，而后者的输入已有一个前提，那就是已经按照水果类型放到不同的区域，果汁机在混合果汁时，并不会混淆不同区域的果汁。...它在内部调用了combineByKey函数，传入的三个函数分别承担了如下职责： createCombiner是将原RDD中的K类型转换为Iterable[V]类型，实现为CompactBuffer。

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    解析 SwiftUI 中两处由状态更新滞后引发的严重 Bug

    如果仅从上述两个例子考虑，无论状态调整是否及时，都不会出现什么错误的结果。但是，当应用程序处于某些特殊状态或用户进行某些特定操作时，状态更新的滞后会导致不可接受的后果。...Back 按钮将消失，但视图并没有返回根视图图片如果我告诉你，上述情况正是由前文提到的状态更新滞后所导致，那么你该如何避免这个问题呢？...为什么状态更新滞后会导致严重错误由于 SwiftUI 的 不透明性，想要分析这些问题的成因并不容易。...状态更新滞后不仅存在于本文介绍的两个案例中，当开发者遇到类似情况时，可以尝试采用状态更新优先的开发策略进行修改。总结今年 SwiftUI 已经进入了第五个年头。...随着版本的提高，SwiftUI 的功能也确实得到了相当程度的增加。不过，即使在最新的版本中，在一些对 UIKit（AppKit）进行二次包装的控件中，仍有不少细节处理不到位的问题。

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    Spark中的RDD介绍

    ，Spark大咖们在写这部分给了特别多的文字。...后面部分告诉我们是RDD是spark中的抽象，代表一组不可变的，分区存储的，而且还可以被并行操作计算的集合。 ?...我们把图接着画(图十一),假设我们对rdd1进行了一次map操作，那么这个map函数便作用到我们每一个partition中，同时幂等地生成相同数量的partidion,这部分操作返回一个新的rdd2。...有了这部分信息，我们其实可以了解一下spark中的作业运行机制，spark快速计算也是得益于数据存放在内存，也就是说我们的parttion是在内存存储和进行转换的。...spark认为内存中的计算是快速的，所以当作业失败的时候，我们只需要从源头rdd再计算一次就可以得到整目标rdd，为了实现这个，我们需要追溯rdd血缘信息，所以每个rdd都保留了依赖的信息。

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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.../** * reduce函数相当于UserDefinedAggregateFunction中的update函数，当有新的数据a时，更新中间数据b * @param b * @param.../** * merge函数相当于UserDefinedAggregateFunction中的merge函数，对两个值进行 合并， * 因为有可能每个缓存变量的值都不在一个节点上，最终是要将所有节点的值进行合并才行...UserDefinedAggregateFunction中的merge函数，对两个值进行 合并， * 因为有可能每个缓存变量的值都不在一个节点上，最终是要将所有节点的值进行合并才行，将b2中的值合并到...四、开窗函数的使用 1、在Spark 1.5.x版本以后，在Spark SQL和DataFrame中引入了开窗函数,其中比较常用的开窗函数就是row_number该函数的作用是根据表中字段进行分组，然后根据表中的字段排序

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    了解Spark中的RDD

    RDD设计背景 RDD被设计用来减少IO出现的，提供了一中抽象的数据结构，不用担心的底层数据的分布式特性。只需将具体的应用逻辑将一些列转换进行处理。不同的RDD之间的转换操作形成依实现管道话。...RDD在操作中是属于惰性调用，只有到达‘’行动‘’这个操作之后，才会开始进行真正的计算。...这两种区别 ： 正如我们上面所说Spark 有高效的容错性，正式由于这种依赖关系所形成的,通过血缘图我们可以获取足够的信息来重新进行计算和恢复丢失数据分区的数据，提高性能。...但是Spark还提供了数据检查节点和记录日志，用于持久化数据RDD，减少追寻数据到最开始的RDD中。 阶段进行划分 1....Spark在运行过程中，是分析各个阶段的RDD形成DAG操作，在通过分析各个RDD之间的依赖关系来决定如何划分阶段。

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    独家 | 流媒体服务中的诈骗检测

    二、流媒体平台 图1中的商业流媒体平台主要依赖于数字版权管理（DRM）系统。DRM是用于保护电影和音乐等数字媒体版权的访问控制技术的集合。...使用许可证生成解密密钥，这是特定的电影标题，只能由给定设备上的特定帐户使用，有有限的生命周期，并强制限制允许的并发流媒体的数量。 流媒体经验中涉及的另一个相关组件是清单的概念。...数据标签 在流媒体平台中的异常检测任务，我们既没有已经训练好的模型也没有任何标签化的珊瑚橘样本，我们使用结构化的先验领域特异性基于规则的假设用于数据标签化。...图2(b)显示，在被启发式函数标记为异常的28045个数据样本中，23838个(85%)、3365个(12%)和842个(3%)分别被认为是一类、二类和三类欺诈事件。...异常样本数量作为(a)欺诈类别和(b)标记类别数量的函数。 图3。(a)干净数据样本和(b)异常数据样本的特征相关矩阵如表1所示。

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    微积分在流媒体中的应用

    微积分很实用，譬如流媒体中的音频重新采样和混音，就需要保证新样本是光滑的否则有噪音，基础就是微积分了(可导就是连续变化，连续变化就是光滑，二次可导就是变化的变化也是光滑，就是三次样条插值了)。...不过微积分老师的表达是不一样的，因为教育体制和目的不同。譬如，对于三角函数的导数和自然对数求导： 我们老师说：这个是一个有用的函数，非常重要，因为在考试时做题可以得3分。...而月亮国老师说：这个是一个有用的函数，非常重要，因为它们常在航海导航中使用，依靠它，船才能通过暗礁。...实际上都是丑陋的ln(u)求导而已~ 再来一个对于导数在金融（股票）中的例子： 而在流媒体中，竟然都用到了微积分，这有什么好奇怪的呢？高等数学本身就是真正有实用的数学，各行各业的基础。...知识本身如珍珠，绚烂的光彩吸引人，这大约是小孩子和读不起书的孩子都喜欢读书的缘由吧。而考试，特别是大学的考试，不应该是装珍珠的盒子吗？

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    什么是 Apache Spark？大数据分析平台如是说

    Spark SQL 专注于结构化数据的处理，借用了 R 和 Python 的数据框架（在 Pandas 中）。...以前，Apache Hadoop 世界中的批处理和流处理是不同的东西。您可以为您的批处理需求编写 MapReduce 代码，并使用 Apache Storm 等实时流媒体要求。...Apache Spark 的下一步是什么尽管结构化数据流为 Spark Streaming 提供了高级改进，但它目前依赖于处理数据流的相同微量批处理方案。...更好的是，因为结构化流媒体是建立在 Spark SQL 引擎之上的，所以利用这种新的流媒体技术将不需要更改代码。...这些图表和模型甚至可以注册为自定义的 Spark SQL UDF（用户定义的函数），以便深度学习模型可以作为 SQL 语句的一部分应用于数据。

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    什么是 Apache Spark？大数据分析平台详解

    Spark SQL 专注于结构化数据的处理，借用了 R 和 Python 的数据框架(在 Pandas 中)。...以前，Apache Hadoop 世界中的批处理和流处理是不同的东西。您可以为您的批处理需求编写 MapReduce 代码，并使用 Apache Storm 等实时流媒体要求。...Apache Spark 的下一步是什么? 尽管结构化数据流为 Spark Streaming 提供了高级改进，但它目前依赖于处理数据流的相同微量批处理方案。...更好的是，因为结构化流媒体是建立在 Spark SQL 引擎之上的，所以利用这种新的流媒体技术将不需要更改代码。...这些图表和模型甚至可以注册为自定义的 Spark SQL UDF(用户定义的函数)，以便深度学习模型可以作为 SQL 语句的一部分应用于数据。

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