函数注:python中无函数重载定义函数格式:def 函数名(参数列表):
函数体
#函数体需要有一个相对def语句的tab缩进注:函数名亦可以作为实参传入函数# 例:定义一个函数:生成10个[1,20)的随机数并打印
def fun():
for i in range(10):
ra = random.randint(1, 20)
print(ra
# 教你实现 Python UDF 函数
在数据处理中，用户定义函数（UDF）是一种强大的工具，它允许开发者在数据处理框架中自定义计算逻辑。本文将为刚入行的小白详细介绍 Python UDF 函数的实现及使用流程。
## 一、实现 UDF 的流程
我们可以将实现 Python UDF 的流程整理为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-08-19 04:01:21
105阅读
接上一篇hive开发之maven手动安装jar包，点击可跳转添加pom依赖，说明version要与环境一致，不然可能会因为版本不一致问题报错 <dependencies>
原创
2021-08-05 13:55:59
332阅读
用Python编写用户定义的函数除了DDlog中的正常派生规则之外，DeepDive还支持用于数据处理的用户定义函数（UDF）。UDF可以是任何从标准输入采用TAB分隔的JSON（TSJ）格式或TAB分隔值（TSV或PostgreSQL的文本格式）的程序，并将相同的格式输出到标准输出。TSJ在每行中以固定顺序放置固定数量的JSON值，并用TAB分隔。TSJ可以被认为是一种更为高效的编码方式，而不是
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2024-06-16 20:58:23
53阅读
# 使用 Python UDF 函数的完整指南
在当今数据处理的世界中，Python 用户自定义函数（UDF）是非常重要的一部分。通过 UDF，我们可以在数据处理框架（如 Apache Spark、Pandas等）中创建自己的计算逻辑。在本文中，我将引导你理解并实现 Python UDF 的使用。
## 流程概述
为方便理解，以下是实现 Python UDF 的整体步骤：
| 步骤 | 描
原创
2024-10-08 03:20:54
73阅读
一，自定义UDF1,编程步骤：（1）继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF
（2）需要实现evaluate函数；evaluate函数支持重载；2,注意事项:（1）UDF必须要有返回类型，可以返回null，但是返回类型不能为void；
（2）UDF中常用Text/LongWritable等类型，不推荐使用java类型；3,代码编写第一步：创建maven java 工
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2023-12-09 19:55:39
176阅读
# 使用Python开发UDF函数并打包成JAR包
在大数据处理和分析中，用户定义函数（UDFs）扮演着至关重要的角色。UDF允许用户根据特定需求自定义数据处理逻辑，而不仅仅依赖于内置的函数。本篇文章将介绍如何使用Python开发UDF函数，并将其打包成JAR包以便在大数据平台（如Apache Spark）中使用。
## 步骤一：编写UDF函数
在Python中，我们可以编写一个简单的UDF
一、自定义函数简介1.1、函数类型UDF：用户定义函数 UDF操作作用于单个数据行，并且产生一个数据行作为输出。大多数函数都属于这一类（比如数学函数和字符串函数）UDAF：用户定义聚集函数 UDAF 接受多个输入数据行，并产生一个输出数据行。像COUNT和MAX这样的函数就是聚集函数。UDTF：用户定义表生成函数 UDTF 操作作用于单个数据行，并且产生多个数据行。比如explode。二、自定义U
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2023-07-12 10:12:49
193阅读
HIVE的UDF以及JDBC编程 一、UDF UDF是用来对HIVE函数库进行扩展的，可以利用java代码进行自定义的功能需求。1、步骤 1.新建java工程。2.导入HIVE相关包，jar包在HIVE安装程序的lib目录下，只需要拷贝jar包即可。
3.创建类继承UDF类。org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF
4.自己编写一个名为evaluate方法，返回值和
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2023-07-12 17:14:29
490阅读
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
## Hive UDF开发入门
在Hive中，用户定义函数（User-Defined Function，简称UDF）是一种非常有用的功能。通过编写自己的UDF，我们可以扩展Hive的功能，实现更加灵活和定制化的数据处理。
### 1. 什么是Hive UDF？
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于处理大规模结构化数据。Hive使用类似于SQL的查询语言HiveQL来操作数据。H
原创
2023-07-23 04:15:16
208阅读
Impala 中运行 Hive UDF场景：部分查询需要快速返回，使用Impala进行快速、复杂的查询1
原创
2023-05-06 14:59:04
247阅读
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
989阅读
hive中UDF的使用
原创
2021-07-12 16:45:59
1699阅读
## Java UDF开发简介
在大数据处理中，UDF（User Defined Function）是一种用户自定义函数，它可以让用户在数据处理过程中自定义函数逻辑，从而更加灵活地处理数据。在Java中，我们可以使用UDF来处理数据，并将其集成到Hive、Spark等大数据处理框架中。本文将介绍如何在Java中开发UDF，并通过示例代码演示其用法。
### UDF开发流程
UDF的开发流程一
原创
2024-03-03 03:44:25
122阅读
# 使用--output指定处理结果数据存储目录
/export/server/flink-standalone/bin/flink run \
/export/server/flink-standalone/examples/batch/WordCount.jar \
--input hdfs://node1:8020/wordcount/input/words.txt \
--output h
Hive进行UDF开发十分简单，此处所说UDF为Temporary的function，所以需要hive版本在0.4.0以上才可以。
Hive的UDF开发只需要重构UDF类的evaluate函数即可。例：package com.hrj.hive.udf;import org.apache.hadoop.hive.ql.ex
原创
2010-09-01 17:04:23
6671阅读
hive中UDF的使用
原创
2022-02-04 10:42:18
1233阅读
EL技术EL（Express Lanuage）表达式可以嵌入在jsp页面内部，减少jsp脚本的编写，EL出现的目的是要替代jsp页面中脚本的编写。EL最主要的作用就是从域中取出数据，格式${EL表达式}EL获得pageContext域中的值：${pageScope.key};EL获得request域中的值：${requestScope.key};EL获得session域中的值：${sessionS
经常会碰到python包要打包成sdk放到PyPi上开源的情况。说明： 在下面准备前，还需要在pypi网站上注册账户。否则无法上传到pypi网站上。 另外，我还准备了github的账户，当然什么公钥也生成了，在github上保存好，便于git操作，这里不表。一、准备 1、setup.py文件，这个不详述，到处都有介绍。 setup.py文件是打包发布的关键性文件之一。具体可以参考：https://
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2023-11-02 08:51:37
115阅读
