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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向Spark传递参数Spark的大部分转化操作和一部分行动操作，都需要依赖用户传递的函数来计算。在我们支持的三种主要语言中，向Spark传递函数的方式略有区别。这里主要写Java在Java中，函数需要作为实现了Spark的org.apache.spark.api.java.function包中的任一函数接口的对象来传递。根据不同的返回来行，我们定义了一些不懂的接口。我们把最基本的一些函数接口列在下
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2023-08-21 11:38:44
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## Hive UDF的多个String参数传递与应用
在大数据处理过程中，Hive作为一种重要的数据仓库工具，广泛用于数据查询和分析。为了满足复杂计算的需要，开发自定义的用户定义函数（UDF）变得十分重要。在实际场景中，如何实现多个字符串参数的传递成为一个技术问题。本文将探讨如何在Hive UDF中处理多个字符串参数的问题，并结合示例进行说明。
### Hive UDF的基本概念
用户定义
原创
2024-08-03 04:57:26
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# Hive UDF参数传递：使用SET命令
在大数据处理领域，Hive是一个非常强大的工具，能够方便用户通过SQL风格的查询语言来访问存储在Hadoop上的大规模数据。用户自定义函数（UDF）是Hive中一个重要的特性，允许用户为特定需求编写自己的函数。当我们想要在UDF中传递参数时，可以使用Hive的`SET`命令来进行灵活管理。
## 什么是UDF？
UDF（User Defined
原创
2024-08-11 03:17:24
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在处理大规模数据的场景中，Apache Spark 是一个强大的工具，特别是其 RDD（弹性分布式数据集）提供了灵活且高效的方式来处理和传递参数。本文将详细介绍如何在 Spark RDD 中传递参数，并全面记录从环境准备到优化技巧的过程。
## 环境准备
在开始之前，需要确保我们的开发环境里安装了必要的软件包和工具。以下是前置依赖的安装步骤。
```bash
# 安装 Java
sudo a
# Spark groupByKey 传参实现流程
## 概述
在使用 Spark 进行数据处理时，经常需要使用 groupByKey 操作将数据按照某个键进行分组。在实际开发中，我们经常需要对 groupByKey 进行传参，以实现更加灵活的数据分组。本文将详细介绍如何在 Spark 中使用 groupByKey 进行传参。
## 流程图
```mermaid
erDiagram
开
原创
2023-09-17 06:39:57
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# Spark中的Map函数及参数传递
Apache Spark是一个强大的大数据处理框架，广泛应用于数据分析与处理。在Spark中，`map`函数是一个常用的转换操作，它可以对数据集中的每个元素应用一个函数，生成一个新的数据集。这篇文章将探讨Spark中`map`函数的参数传递方式，以及如何使用它。
## 1. Spark中的Map函数
在Spark的RDD（弹性分布式数据集）中，`map
## Spark Shell传参实现步骤
为了帮助你实现"Spark Shell传参"，我将提供以下步骤来指导您：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个Spark应用程序 |
| 2 | 定义参数 |
| 3 | 解析参数 |
| 4 | 使用参数 |
### 步骤1：创建一个Spark应用程序
首先，您需要创建一个Spark应用程序。在Spark中，可
原创
2023-10-28 07:27:16
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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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我们进行 Spark 进行编程的时候，初始化工作是在driver端完成的，而实际的运行程序是在executor端进行，所以就涉及到了进程间的通讯，数据是需要序列化的1、传递函数import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.rdd.RDD
object SerDemo {
def main
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2023-10-27 06:22:52
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1.spark提供了交互式接口 spark-shellspark-shell 实现了用户可以逐行输入代码，进行操作的功能。 即可以不像Java一样，编写完所有代码，然后编译才能运行spark-shell 支持 Scala交互环境 和 python交互环境在学习测试中可以使用spark-shell 进行API学习2.进入Scala交互环境在spark安装目录的根目录下，有个bin目录中有
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2023-08-01 23:59:05
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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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# 数据工程中的ODPS Spark参数传递与流程管理
在现代数据工程领域，阿里巴巴的MaxCompute（原ODPS）平台因其强大的数据处理能力而广受欢迎。其中，Spark作为一种高效的大数据处理框架，常被用于ODPS上进行数据分析和处理。本文将介绍如何在ODPS上使用Spark进行参数传递，并结合甘特图和状态图来展示数据处理流程。
## ODPS Spark参数传递
在ODPS上运行Sp
原创
2024-07-30 07:50:08
189阅读
Spark+Python函数总结0. parallelize()通过调用SparkContext的parallelize方法，在一个已经存在的集合上创建的（一个Seq对象）。集合的对象将会被拷贝，创建出一个可以被并行操作的分布式数据集。data = [1, 2, 3, 4, 5]
distData = sc.parallelize(data)一旦分布式数据集（distData）被创建好，它们将
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2024-10-11 19:33:54
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spark的运算操作有两种类型：分别是Transformation和Action，区别如下：Transformation：代表的是转化操作就是我们的计算流程，返回是RDD[T]，可以是一个链式的转化，并且是延迟触发的。Action：代表是一个具体的行为，返回的值非RDD类型，可以一个object，或者是一个数值，也可以为Unit代表无返回值，并且action会立即触发job的执行。Transfor
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2023-08-25 23:09:54
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加载和存储数据val usersDF = spark.read.load("examples/src/main/resources/users.parquet")
usersDF.select("name", "favorite_color").write.save("namesAndFavColors.parquet")可以在加载和存储数据的时候选择数据源，对于内置数据源可以用他们的简短名，如j
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2023-09-08 23:13:55
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java代码提交spark程序（适用与和前端接口对接等）最近项目需要springboot接口调用触发spark程序提交，并将spark程序运行状态发回前端，需要出一版接口代码。 百度了好多，但是实际测试都有bug，要么提交不上去，要么运行状态发不回去，于是结合百度的代码自己写了一版。 废话不多说，直接上代码：pom文件：<dependencies>
<dependency>
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2023-08-29 11:18:11
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1. Import spark.implicits._ 的作用支持在DataFrame中使用 $”列名” 这个语法糖，表示的是Column对象df.select($"name").show()如果不加$，那么就会当一个String来处理 支持把一个RDD隐式转换为一个DataFrame---- 引申: 目前Spark官网提供了三种方法来实现从RDD转DataFrame1.1
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2023-10-30 19:11:36
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# 实现spark dataframe select动态传参
## 1. 流程图
```mermaid
gantt
title 实现spark dataframe select动态传参
section 整体流程
设计: 2022-01-01, 1d
编码: 2022-01-02, 2d
测试: 2022-01-04, 1d
完成: 2022-01
原创
2024-06-21 03:35:56
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在使用Apache Spark进行大数据处理时，往往需要通过JAR包来进行任务的提交和执行。在这个过程中，如何传参与配置Spark JAR包成为了一个重要的技术要点，尤其是在生产环境中，参数配置错误可能会导致数据处理失败，从而对业务造成影响。
我们可以通过以下数学模型来描述这个问题的规模及其对业务的影响：
\[
I = D \times T
\]
这里，\(I\) 代表影响，\(D\) 代表数据
