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。...因此,整体的思路是:在Driver端初始化可以被序列化的资源,在Excutor端利用资源构建不可序列化对象,从而分布完成整个对象的构建。 同时结合单列的思想,在每个Excutor端仅完成一次构建。...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...= wordTrie.getKeywordsTrie() && wordTrie.getKeywordsTrie().containsMatch(query); } } 在UDF的call方法中加载外部资源...> atKwdBos; public WordTrieInitEntity(List atKwdBos) { // 在 Driver 端初始化(可序列化的)资源数据
背景信息 广义的UDF定义是自定义标量函数(UDF)、自定义表值函数(UDTF)及自定义聚合函数(UDAF)三种类型的自定义函数的集合。狭义的UDF仅代表用户自定义标量函数。...用户自定义表值函数,又称表格UDF。 适用于一进多出业务场景。即其输入与输出是一对多的关系,读入一行数据,输出多个值可视为一张表。...添加资源 将JAR包作为资源上传至MaxCompute项目。 创建MaxCompute UDF 基于上传的JAR包资源创建自定义函数。...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。...UDTF UDTF概述 背景信息 UDTF为用户自定义表值函数,适用于一进多出业务场景。即其输入与输出是一对多的关系,读入一行数据,输出多个值可视为一张表。
# 应用js入口文件,引擎, │ ├── formats.js # 格式化文件 │ ├── index.html # 应用html入口,资源都通过此文件注入
学习Excel技术,关注微信公众号: excelperfect 本文主要介绍使用VBA自定义函数(UDF)实现一个名叫MaxMinFair的有趣的算法。...这个算法的基本思想是在许多需求之间公平地共享供给资源,而不会让贪婪的需求占用过多的资源。...实现MaxMinFair MaxMinFair是编写数组公式UDF的一个很好的例子。它有2个参数:Supply(单个数字)和Demands(一组数字,通常是一个Range对象)。...选取单元格区域C2:C8,输入这个UDF,按Ctrl+Shift+Enter组合键,如下图1所示。 ? 图1 可以看到总需求量为25.9,但供应量仅为18.3。...小结 当想要分配资源而不允许大量资源需求来占用太多小资源需求时,MaxMinFair是一个不错的选择。
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
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...String, String> { @Override public String call(String s) throws Exception { return s+"_udf..."; } } 使用UDF函数: package com.examples; import com.pojo.WaterSensor; import com.udf.TestUDF; import...JavaSparkSessionSingleton.getInstance(waterSensorJavaRDD.context().getConf()); spark.udf...Row> dataFrame = spark.createDataFrame(waterSensorJavaRDD, WaterSensor.class); // 创建临时表
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。
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
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
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?...二、解决方案 由于要检查数据库, 但是实际上审查并不会关注每个表甚至数据库细节; 所以想到最简单的方案就是在读取和写入时通过 UDF 定义一个 SM4 的加密算法把数据动态加密和解密, 关于其他细节这里不做详细说明..., 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
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。
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...数据准备 我们在hive上创建一个external表(名字person表),执行如下代码: create external table person( name string, idcard string...) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED as TEXTFILE; 该表两个字段,一个为name,另一个为idcard 数据格式如下...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.
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。...来创建UDF 1import org.apache.spark.sql.functions.udf 2val makeDt = udf(makeDT(_:String,_:String,_:String...参数类型>]… 6) 7RETURNS TABLE 8AS 9RETURN 10( 11 -- 查询返回的SQL语句 12 SELECT查询语句 13) 1/* 2* 创建内联表值函数...varchar(13) not null, 15 --地址 16 Address varchar(50) default('地址不详') 17) 18as 19begin 20 --为table表赋值...transID,TransType,TransMoney,TransDate having sum(TransMoney)>10000)) 25 return 26end 27go 28-- 调用内联表值函数
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
UDF种类 UDF: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; 自定义UDF步骤 1.编写UDF函数..., UDF需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF UDTF继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF UDAF...查看注册的函数 show functions; 实例UDF 现在我们实现一个字符串转大写的UDF。...Hive建表测试及数据 create table if not exists t_user ( id int, name string ) clustered by (id) into 2 buckets...format delimited fields terminated by '|' stored as orc TBLPROPERTIES('transactional'='true'); 复制 向Hive表中插入数据
mysql之udf提权 前言 UDF简介 UDF (user defined function),即用户自定义函数。...'; 查看存在的udf SELECT * FROM mysql.func; 删除udf DROP FUNCTION metaphon; 提权思路(一) When 在无web脚本执行权限,但是有mysql...有web脚本执行权限时,也可以直接上传udf提权脚本,快速搞定。...soname 'udf.dll'; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec) 此时再去查看存在的UDF就能看到自己上传的这个UDF了 select * from mysql.func...; select sys_eval(‘net user’); 至此就完成了UDF提权 痕迹清除 删除表 drop table udf; 删除函数 drop function sys_eval; 补充 UDF
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。...Join操作算子会使用表函数(操作算子右边的表)产生的所有行进行(cross) join 外部表(操作算子左边的表)的每一行。...leftOuterJoin操作算子会使用表函数(操作算子右边的表)产生的所有行进行(cross) join 外部表(操作算子左边的表)的每一行,并且在表函数返回一个空表的情况下会保留所有的outer rows
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..." 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
:指针,指向资源入口表,即PE文件中每个资源的入口地址。...读者在解析时通常需要在数据目录表PIMAGE_DATA_DIRECTORY中定位到IMAGE_DIRECTORY_ENTRY_RESOURCE资源表,通过循环的方式以此遍历出PIMAGE_RESOURCE_DIRECTORY_ENTRY...PIMAGE_DATA_DIRECTORY pData = NtHeader->OptionalHeader.DataDirectory; // 获取到资源目录表 pData...= &(pData[IMAGE_DIRECTORY_ENTRY_RESOURCE]); // 获取资源目录表的偏移 DWORD dwResOffset = RVAtoFOA...(pData->VirtualAddress); // 获取到资源目录表 PIMAGE_RESOURCE_DIRECTORY pRes = (PIMAGE_RESOURCE_DIRECTORY
:指针,指向资源入口表,即PE文件中每个资源的入口地址。...读者在解析时通常需要在数据目录表PIMAGE_DATA_DIRECTORY中定位到IMAGE_DIRECTORY_ENTRY_RESOURCE资源表,通过循环的方式以此遍历出PIMAGE_RESOURCE_DIRECTORY_ENTRY...PIMAGE_DATA_DIRECTORY pData = NtHeader->OptionalHeader.DataDirectory; // 获取到资源目录表...pData = &(pData[IMAGE_DIRECTORY_ENTRY_RESOURCE]); // 获取资源目录表的偏移 DWORD dwResOffset =...RVAtoFOA(pData->VirtualAddress); // 获取到资源目录表 PIMAGE_RESOURCE_DIRECTORY pRes = (PIMAGE_RESOURCE_DIRECTORY
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