UDF用户定义函数（User-defined functions, UDFs）是大多数 SQL 环境的关键特性，用于扩展系统的内置功能。 UDF允许开发人员通过抽象其低级语言实现来在更高级语言（如SQL）中启用新功能。 Apache Spark 也不例外，并且提供了用于将 UDF 与 Spark SQL工作流集成的各种选项。object UDF {
def main(args: Array[
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2023-12-24 10:25:19
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文章目录一、 说明1.spark 已经整合过hive (没整合过可以参考以下链接)二、创建maven项目导入pom 文件三、项目准备工作准备工作做完之后效果图如下四、项目测试工作1.在test的scala目录下创建一个Test01单例用来测试,代码如下五、数据准备(数据不大)六、 建表语句七、 代码1. 主类代码2. udaf代码八、运行结果九、建议十、最后 一、 说明1.spark 已经整合过
文章目录简介：使用场景UDFspark UDF源码:语法：实现方法：案例Hive UDF实现步骤案例：UDAFSpark UDAF（User Defined Aggregate Function）Spark UDAF 实现方法：Spark UDAF 实现步骤：案例：继承`UserDefinedAggregateFunction`：继承`Aggregator`Hive UDAF（User Defi
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2023-09-05 21:10:00
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用户自定义函数UDF函数在操作关系型数据库时，Spark支持大部分常用SQL函数，而有些函数Spark官方并没有支持，需要根据业务自行创建。这些函数成为用户自定义函数(user defined function, UDF)。接受一个参数，返回一个结果。即一进一出的函数。实例实现一个UDF，将name列中的用户名称全部转换为大写字母。spark.udf.register("toUpperCaseUD
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2023-08-16 06:30:18
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在大数据处理框架中，Apache Doris 是一个高效的分布式分析数据库，它支持用户自定义函数（UDF），尤其是使用 Java 编写的函数。在这篇博文中，我将详细阐述在 Doris 中 Java UDF 的执行原理，并结合相关技术细节进行深入分析。
## 背景描述
用户自定义函数（UDF）为用户提供了灵活性，允许他们根据特定的业务需求实现复杂的逻辑。Doris 的 UDF 体系结构允许用户使
Spark SQL的构成创建Spark SQL的目标作者希望通过Spark SQL来扩展数据关系的处理，支持更广泛的数据源。因此，制定了以下目标：使用用户友好的 API 支持 Spark 程序内（在RDD之上）和外部数据源上的关系处理。使用成熟的数据库管理系统（DBMS）技术来提供高性能。轻松支持新数据源，包括半结构化数据和适合联合查询的外部数据库。使用高级分析算法（例如：图形处理和机器学习）实现
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2023-10-07 19:47:31
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目录一、udf函数的使用基础方式1：用@装饰器注册udf函数方法2： 注册udf函数 二、udf函数传入多个参数三、udf函数传入固定参数/常数值/string 方法1：利用 lit（）函数方法2：利用闭包方法3：利用lambda匿名函数+闭包四、传入字典/tuple等特殊数据类型五、传出多个参数六、参考文献
一、udf函数的使用基础 方式1：用@装饰器注册udf函
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2023-09-06 07:40:05
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目录Spark特点Spark生态系统Spark CoreSpark SQLSpark StreamingStructured StreamingMLlibGraphXSprak应用场景Spark运行架构1、一些名词2、架构设计3、Spark的基本运行流程4、RDD的设计与运行原理RDD设计背景RDD概念RDD特性RDD之间的依赖关系阶段的划分RDD运行过程Spark的四种部署模式习题 Spark
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2024-04-23 14:35:03
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上篇博文《深入理解Spark 2.1 Core （六）：资源调度的实现与源码分析》中我们讲解了，AppClient和Executor是如何启动，如何为逻辑上与物理上的资源调度，以及分析了在Spark1.4之前逻辑上资源调度算法的bug。这篇博文，我们就来讲讲Executor启动后，是如何在Executor上执行Task的，以及其后续处理。执行Task我们在《深入理解Spark 2.1 Core （
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2024-06-11 03:14:17
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文章目录1. Spark的主从结构1.1 驱动器程序Driver1.2 执行器程序Executor2. 集群管理器概念区分3. 运行流程小结Reference 本文是在阅读《Spark快速大数据分析》后，根据里面提到的知识点，对Spark的运行原理进行总结概括。 说明：这本书使用的spark版本是1.2，目前最新版本已经是3.0，所以可能笔记中有些内容在新版中已经不再适用。1. Spark的主
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2024-02-19 19:59:26
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起初开始写一些 udf 的时候感觉有一些奇怪，在 spark 的计算中，一般通过转换(Transformation) 在不触发计算(Action) 的情况下就行一些预处理。udf 就是这样一个好用的东西，他可以在我们进行 Transformation 的时候给我们带来对复杂问题的处理能力。这里有两种最典型的方法。应用于 spark 2.41. 直接在 SparkSession.sql
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2024-07-05 12:52:17
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# Spark 执行原理详解
## 介绍
Spark 是一个强大的分布式计算框架，它提供了高效的数据处理和分析能力。了解 Spark 的执行原理对于开发者来说是非常重要的，因为它可以帮助我们优化我们的代码，并更好地理解 Spark 的内部工作机制。在本文中，我将详细介绍 Spark 的执行原理，并提供一些示例代码来帮助你更好地理解。
## 执行原理概述
下面是 Spark 执行原理的整体流
原创
2024-01-21 05:49:46
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原理剖析SparkSQL工作原理剖析.png 执行计划 只要是在数据库类型的技术里面，比如传统的MySql、Oracle等，包括现在大数据领域的数据仓库，比如Hive，它的基本的SQL执行的模型，都是类似的，首先都是要生成一条SQL语句的执行计划 比如，select name from students => 从哪里去查询，students表，在那个文件里，从文件中查询哪些数据，比
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2023-08-13 20:50:46
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核心 1、Spark运行原理 2、RDD1、Spark运行原理 spark应用程序基本概念 application：基于spark的用户程序，包含了driver program和集群中多个executor driver program：运行application的main()函数并且创建sparkcontext，通常用sparkcontext代表driver program executor
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2023-08-08 11:17:59
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Go语言中文网，致力于每日分享编码知识，欢迎关注我，会有意想不到的收获！ for-loop 与 json.Unmarshal 性能分析概要在项目中，常常会遇到循环交换赋值的数据处理场景，尤其是 RPC，数据交互格式要转为 Protobuf，赋值是无法避免的。一般会有如下几种做法：forfor rangejson.Marshal/Unmarshal这时候又面临 “选择困难症”，用哪个好？
# Spark UDF（用户定义函数）全解析
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理与分析。在Spark中，用户定义函数UDF（User Defined Function）是一种可以被用户自定义的函数，用于在DataFrame或SQL查询中扩展Spark SQL功能。本文将深入探讨Spark UDF的定义、使用以及其在数据处理中如何起到关键作用。
## 什么是
原创
2024-09-21 05:21:04
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# Spark UDF of PKL
## Introduction
In Apache Spark, User-Defined Functions (UDFs) allow developers to extend the functionality of Spark SQL by creating custom functions that can be used in SQL queri
原创
2023-12-29 10:31:51
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在处理大数据应用时，Apache Spark 提供了一个强大的用户定义函数（UDF）机制，然而在实际场景中，这是一个经常遭遇性能瓶颈的地方，尤其是在大规模数据处理时。UDF 可以导致限流问题，从而影响整个数据处理的性能和效率。本文将详细探讨如何解决 Spark UDF 限流问题，从背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优到排错指南和最佳实践，一一进行分析。
### 背景定位
在某个电商平台中，我
在处理大数据和复杂计算时，Apache Spark 提供了广播变量功能以优化数据的传输。而在 Spark 中使用 UDF（用户定义函数）时，结合广播变量可以显著提高计算效率。然而，使用广播 UDF 也可能引发一些问题。本文将详细记录如何解决这些问题，涉及环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南及扩展应用，帮助大家更好地应对 Spark 广播 UDF 的挑战。
## 环境准备
在开始任何
在大数据处理领域，Apache Spark 提供了强大的能力来处理大规模数据集。用户定义函数（UDF）在 Spark 中用于扩展 Spark SQL 的功能。它们允许用户自定义应用逻辑或操作，处理在内置函数中无法表达的特定需求。然而，使用 Spark UDF 时可能会遇到多个问题。本文将探讨相关的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、监控告警及扩展阅读等方面，以确保 Spark UDF 的可靠
