MaxCompute的UDF包括:UDF,UDAF和UDTF三种函数,本文将重点介绍如何通过Python实现这三种函数。 参数与返回值类型 参数与返回值通过如下方式指定: PythonUDF目前支持ODPSSQL数据类型有:bigint,string,double,boolean和datetime。SQL语句在执行之前,所有函数的参数类型和返回值类型必须确定。因此对于Python这一动态类型语言,需要通过对UDF类加decorator的方式指定函数签名。 函数签名signature通过字符串指定,语法如下:
本文整理自Flink Forward 全球在线会议 ,分享者薛康,滴滴实时平台负责人,主要是是从以下四个方面介绍,flink在滴滴的应用与实践:
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 《hive学习笔记》系列导航 基本数据类型 复杂数据类型 内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是《hive学习笔记》系列的第十一篇,截至目前,一进一出的UDF、多进一出的UDAF咱们都学习过了,最后还有一进多出的UDTF留在本篇了,这也是本篇的主要内容; 一
如果您不想自己搭建kubernetes环境,推荐使用腾讯云容器服务TKE:无需自建,即可在腾讯云上使用稳定, 安全,高效,灵活扩展的 Kubernetes 容器平台;
提到流批一体,不得不提传统的大数据平台 —— Lambda 架构。它能够有效地支撑离线和实时的数据开发需求,但它流和批两条数据链路割裂所导致的高开发维护成本以及数据口径不一致是无法忽视的缺陷。
MaxCompute UDF(User Defined Function)即用户自定义函数。
上文提到了使用画像宽表可以便捷的创建人群,本文介绍人群创建所依赖的另外一种数据组织形式:标签BitMap。
为了继续实现 Spark 更快,更轻松,更智能的目标,Spark 2.3 在许多模块都做了重要的更新,比如 Structured Streaming 引入了低延迟的持续处理;支持 stream-to-stream joins;通过改善 pandas UDFs 的性能来提升 PySpark;支持第四种调度引擎 Kubernetes clusters(其他三种分别是自带的独立模式Standalone,YARN、Mesos)。除了这些比较具有里程碑的重要功能外,Spark 2.3 还有以下几个重要的更新:
摘要:本文整理自 Shopee 研发专家李明昆,在 Flink Forward Asia 2022 流批一体专场的分享。本篇内容主要分为四个部分:
Alluxio(见文末链接1)是源自UC Berkeley AMPLab的研究项目Tachyon。作为一个开源的数据编排系统,Alluxio以内存速度统一数据访问。在大数据生态系统中,Alluxio 位于数据驱动框架或应用(如 Apache Spark、Presto等)和各种持久化存储系统(如 Amazon S3、HDFS等)之间。Alluxio 统一了存储在这些不同存储系统中的数据,为其上层数据驱动应用提供统一的客户端 API 和全局文件系统命名空间。
Flink Table\SQL API 允许用户使用函数进行数据处理、字段标准化等处理。
"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?这个恐怕大家就不甚清楚了。本文就带你一起从这个问题点入手,看看Flink SQL究竟是怎么处理UDF,怎么生成对应的SQL代码。
摘要:数据仓库的建设是“数据智能”必不可少的一环,也是大规模数据应用中必然面临的挑战,而 Flink 实时数仓在数据链路中扮演着极为重要的角色。本文中,美团点评高级技术专家鲁昊为大家分享了美团点评基于 Apache Flink 的实时数仓平台实践。
在前面的文章中介绍了用Ranger对Hive中的行进行过滤以及针对列进行脱敏,在生产环境中有时候会有脱敏条件无法满足的时候,那么就需要使用自定义的UDF来进行脱敏,本文档介绍如何在Ranger中配置使用自定义的UDF进行Hive的列脱敏。
MySQL 5.5 中对于二进制日志 (binlog) 有 3 种不同的格式可选:Mixed,Statement,Row,默认格式是 Statement。总结一下这三种格式日志的优缺点。 MySQL Replication 复制可以是基于一条语句 (Statement Level) ,也可以是基于一条记录 (Row Level),可以在 MySQL 的配置参数中设定这个复制级别,不同复制级别的设置会影响到 Master 端的 bin-log 日志格式。
Apache Doris是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果,有效地支持实时数据分析。Apache Doris的分布式架构非常简洁,易于运维,并且可以支持10PB以上的超大数据集。
从一个大神那边得到一张图片,SQL线程应用中继日志流程,下面就实验验证一下:(PS,我个人认为这张图binlog_format为ROW格式是正确的) 二、验证有PK表情况 那么我们去从库看看 数据是复
Apache ranger 是一个集中式的安全管理框架,用户可以登录到ranger的web控制台配置不同的策略,实现对hadoop相关生态组件细粒度的权限控制。
使用JdbcStorageHandler,可以将Hive连接到MySQL,PostgreSQL,Oracle,DB2或Derby数据源。然后,您可以创建一个表示数据的外部表,并查询该表。
MapReduce是apache公司开发的,基于该框架能够使应用程序能够运行在大规模集群上,并以一种可靠的,具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。MapReduce的思想就是“分而治之”,Mapper负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来处理;Reducer负责对map阶段的结果进行汇总。
今天总结下,Hive metastore的结构设计。什么是metadata呢,对于它的描述,可以理解为数据的数据,主要是描述数据的属性的信息。它是用来支持如存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。元数据算是一种电子式目录。为了达到编制目录的目的,必须在描述并收藏数据的内容或特色,进而达成协助数据检索的目的。
本文整理自 2019 年 4 月 13 日在深圳举行的 Flink Meetup 会议,分享嘉宾张俊,目前担任 OPPO 大数据平台研发负责人,也是 Apache Flink contributor。本文主要内容如下: - OPPO 实时数仓的演进思路; - 基于 Flink SQL 的扩展工作; - 构建实时数仓的应用案例; - 未来工作的思考和展望。
随着互联网技术的广泛使用,信息的实时性对业务的开展越来越重要,特别是业务的异常信息,没滞后一点带来的就是直接的经济损失。所以实时信息处理能力,越来越成为企业的重要竞争力之一。Flink作为业内公认的性能最好的实时计算引擎,以席卷之势被各大公司用来进处理实时数据。然而Flink任务开发成本高,运维工作量大,面对瞬息万变得业务需求,工程师往往是应接不暇。如果能有一套实时计算平台,让工程师或者业务分析人员通过简单的SQL或者拖拽式操作就可以创建Flink任务,无疑可以快速提升业务的迭代能力。
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。
在大数据处理领域,Apache Flink以其流处理和批处理一体化的能力,成为许多企业的首选。然而,随着数据量的增长,性能优化变得至关重要。本文将深入浅出地探讨Flink SQL的常见性能问题、调优方法、易错点及调优技巧,并提供代码示例。
Aggregate(聚合)函数是指:以多行数据为输入,计算出一个新的值的函数。这块我们会在后续的章节介绍,本文我们主要介绍非聚合类型的用户自定义方法的简单使用。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 《hive学习笔记》系列导航 基本数据类型 复杂数据类型 内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是《hive学习笔记》的第九篇,前面学习的内置函数尽管已经很丰富,但未必能满足各种场景下的个性化需求,此时可以开发用户自定义函数(User Defined Func
随着各行各业移动互联和云计算技术的普及发展,大数据计算已深入人心,最常见的比如 flink、spark 等。这些大数据框架,采用中心化的 Master-Slave 架构,依赖和部署比较重,每个任务也有较大开销,有较大的使用成本。RocketMQ Streams 着重打造轻量计算引擎,除了消息队列,无额外依赖,对过滤场景做了大量优化,性能提升 3-5 倍,资源节省 50%-80%。
上一篇文章介绍了3道常见的SQL笔试题,反响还算是不错。于是乎,接下来的几天,菌哥将每天为大家分享一些关于大数据面试的杀招,祝小伙伴们都能早日找到合适的工作~
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”。如果您创建过自己的UDF,是否曾经遇到过与UDF相关的字符集问题?如果遇到过,这篇文章将会提供一些帮助,如果您打算编写新的UDF,最好也阅读一下这篇文章。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。现在,我们已经向UDF框架添加了字符集功能,用户可以读取或设置UDF参数的字符集,还可以根据需要转换返回值的字符集。
导读:本文重点为大家介绍 Flink Python API 的现状及未来规划,主要内容包括:Apache Flink Python API 的前世今生和未来发展;Apache Flink Python API 架构及开发环境搭建;Apache Flink Python API 核心算子介绍及应用。
http://blog.sina.com.cn/s/blog_6a7df1f1010197d2.html 在Hive中,某些小技巧可以让我们的Job执行得更快,有时一点小小的改动就可以让性能得到大幅提升,这一点其实跟SQL差不多。 首先,Hive != SQL,虽然二者的语法很像,但是Hive最终会被转化成MapReduce的代码去执行,所以数据库的优化原则基本上都不适用于 Hive。也正因如此,Hive实际上是用来做计算的,而不像数据库是用作存储的,当然数据库也有很多计算功能,但一般并不建议在SQL中大
最近 Google 发表了一篇《F1 Query: Declarative Querying at Scale》的论文来详细阐述了一个叫做 F1 Query 的大数据处理系统的设计。F1 Query 是Google内部进行异构查询的引擎,它支持对各种不同的文件格式、各种不同的存储系统( Bigtable, Spanner, Google Spreadsheets ) 的数据进行联合查询。听起来跟 Presto 很像对吧,这确实也是我看到这篇论文介绍的第一反应,但是随着你看得更深入一点你就会发现这篇论文的着重点完全不在于对多数据源的支持,它甚至完全没有描述是怎么做到支持多种不同异构数据源的。F1 Query 更引以为傲的是:
场景描述:这是一个Spark的面试题合集。是我自己作为面试者和作为面试官都会被问到或者问到别人的问题,这个总结里面有大量参考了网上和书上各位老师、大佬的一些原文答案,只是希望可以给出更好的回答,一般上我都会把原文链接贴上,如有侵权请联系删除!
--define可以定义用户变量 --hivevar可以定义用户遍历 --hiveconf使用key-value得到hive-site.xml配值的变量
UDF全称:User-Defined Functions,即用户自定义函数,在Hive SQL编译成MapReduce任务时,执行java方法,类似于像MapReduce执行过程中加入一个插件,方便扩展。
https://github.com/lihuigang/hive-bitmap-udf
摘要 OLAP数据库/引擎日新月异,不断推陈出新,在各种场景下有不同引擎的价值:flink擅长于实时数据集成/实时计算;spark批处理、tb级以上、hive生态、复杂join的数据分析、以及机器学习;presto联邦分析、较简单join、tb级以下hive生态udf数据分析;clickhouse 大宽表聚合操作、无数据更新、尽量无join、没有复杂udf的亚秒级分析,tensorflow深度学习等等 即使相同的引擎,考虑资源隔离、成本分摊、数仓研发/使用周期(test,adhoc,prod,backfil
Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言,再无类似之处。 1)数据存储位置 Hive 存储在 HDFS 。数据库将数据保存在块设备或者本地文件系统中。 2)数据更新 Hive中不建议对数据的改写。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的, 3)执行延迟 Hive 执行延迟较高。数据库的执行延迟较低。当然,这个是有条件的,即数据规模较小,当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候,Hive的并行计算显然能体现出优势。 4)数据规模 Hive支持很大规模的数据计算;数据库可以支持的数据规模较小。
自开源以来,Tapdata 吸引了越来越多开发者的关注。随着更多新鲜力量涌入社区,在和社区成员讨论共创的过程中,我们也意识到在基础文档之外,一个更“直观”、更具“互动性”的实践示范教程的重要性和必要性。为了辅助开发者更好地理解技术文档,真正实现快速上手、深度参与,即刻开启实时数据新体验,我们同步启动了 Tapdata 功能特性及操作演示系列教程。 以下,为本教程的第一弹内容——零基础快速上手实践,细致分享了从源码编译和启动服务到如何新建数据源,再到如何做数据源之间的数据同步的启动部署及常见功能演示,主要任务包括:
> 本文作者来自MLSQL社区 & Kyligence 机器学习平台工程师 Andie Huang
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 自带的一些函数可能无法满足需求,这个时候,就需要我们自己定义一些函数,像插件一样在MapReduce过程中生效。
导读:互联网的迅猛发展使得数据不再昂贵,而如何从数据中更快速获取价值变得日益重要,因此,数据实时化成为了一个大趋势。越来越多的业务场景需要实时分析,以极低的延迟来分析实时数据并给出分析结果,从而提高业务效率,带来更高价值。流式处理作为实时处理的一种重要手段,正在因数据实时化的发展而蓬勃发展。
1.读入网格(*.Msh),File → Read → Case,读入网格后,在窗口显示进程。
许多的数据科学家,分析师和 BI 用户依赖交互式 SQL 查询分析数据。Flink SQL 是 Flink 的核心模块之一。作为一个分布式的 SQL 查询引擎。Flink SQL 提供了各种异构数据源的联合查询。开发者可以很方便地在一个程序中通过 SQL 编写复杂的分析查询。通过 CBO 优化器、列式存储、和代码生成技术,Flink SQL 拥有非常高的查询效率。同时借助于 Flink runtime 良好的容错和扩展性,Flink SQL 可以轻松处理海量数据。
Spark SQL是一个用来处理结构化数据的Spark组件,前身是shark,但是shark过多的依赖于hive如采用hive的语法解析器、查询优化器等,制约了Spark各个组件之间的相互集成,因此Spark SQL应运而生。
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