一、ResultMap在为一些比如连接的复杂语句编写映射代码的时候，一份 resultMap 能够代替实现同等功能的长达数千行的代码ResultMap 的设计思想是，对于简单的语句根本不需要配置显式的结果映射，而对于复杂一点的语句只需要描述它们的关系就行了ResultType的简单映射<select id="selectUserById" resultType="map">
selec
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2024-07-11 05:49:10
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# 在Spark UDF函数中打印日志的方案
在使用Spark进行数据处理时，我们经常需要通过自定义的UDF（User Defined Function）函数对数据进行转换和处理。在开发过程中，为了debug和跟踪代码执行过程，如果能在UDF函数中打印日志将是非常有帮助的。本文将介绍一种在Spark UDF函数中打印日志的方案，并提供代码示例来解决一个具体的问题。
## 问题描述
假设我们有
原创
2024-01-21 10:29:03
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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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# Spark 打印日志教程
## 简介
在大数据处理中，Spark 是一个非常强大且广泛使用的分布式计算框架。在开发和调试过程中，打印日志是一种常见的调试手段，可以帮助我们理解代码执行过程、定位问题和优化性能。
本文将向刚入行的开发者介绍如何在 Spark 中打印日志。我们将通过一步步的指导来实现这个过程，并提供相应的代码示例。
## 整体流程
首先，我们来看一下实现 Spark 打印日
原创
2023-07-23 22:38:53
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# 实现Spark日志打印教程
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何在Spark中实现日志打印。在本教程中，我将告诉你整个实现的流程，并给出每一步需要做的具体操作和代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(导入日志打印库)
B --> C(配置日志打印级别)
C --> D(在代码中添加日志打印)
D
原创
2024-05-25 05:57:21
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Spark日志排查指南本文基于Spark2.1.0版本整理，采用Yarn作为集群管理器Spark 程序的日志根据 spark 程序所在的阶段需要去不同的地方查看程序运行过程中，可以通过程序本身的Web UI查看运行时日志。（PS: Spark的Web UI信息是任务运行过程中记录在内存中的详细记录，任务执行完毕后无法再通过原来的URL查看）程序运行结束后，若开启了Yarn 和 Spark的日志聚合
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2023-06-21 14:52:48
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一个运行于HIVE的简单的UDF程序，可以作为对UDF的一个简单的入门，你自己也可以很容易的亲自实践。主要包括以下步骤： 在hive中建一个测试用例表、编辑UDF的java程序、HIVE中添加JAR包并创建UDF临时函数（1）在hive中建一个测试用例表（当然如果你已经有合适的数据可以跳过这一步）create table littlebigdata
(
name string,
emai
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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文章目录UDF 用户自定义函数(一对一)说明使用实现方式完整示例UDAF 用户自定义聚合函数(多对一)说明使用实现方式UDTF 用户自定义表函数(一对多)说明：实现 UDF 用户自定义函数(一对一)说明UDF输入一条记录，输出一条记录，一对一的关系，有点类似于map算子，是一对一的关系使用UDF的使用有两种方式，一种方式是在SQL中使用，另一种方式是在DSL方式使用使用SQL的方式val myc
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2023-09-25 14:23:57
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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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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程序打印日志
## 1. 流程概述
下面是实现"spark程序打印日志"的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入所需的Spark类和日志类 |
| 步骤2 | 配置日志级别 |
| 步骤3 | 使用日志类打印日志信息 |
接下来，我将详细介绍每一步需要做什么，包括需要使用的代码和其注释。
## 2. 步骤详解
### 步骤1:
原创
2023-12-17 05:16:48
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# 如何在Shell中打印Spark日志
在学习大数据处理和数据分析的过程中，Spark是一个非常重要的工具。掌握如何查看Spark日志有助于我们调试代码和优化性能。本文将带领你一步一步实现通过Shell打印Spark日志的操作，同时提供详细的代码示例和注释。
## 整体流程
以下是实现过程中的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-11 04:07:25
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RDD 触发Action就会生成spark job RDD的全称为Resilient Distributed Dataset，是一个弹性、可复原的分布式数据集是Spark中最基本的抽象，是一个不可变的、有多个分区的、可以并行计算的集合。 RDD中并不装真正要计算的数据，而装的是描述信息，描述以后从哪里读取数据，调用了用什么方法，传入了什么函数，以及依赖关系等。RDD特点 有一些列连续的分区：分区编
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2024-07-12 17:35:27
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# 实现Spark日志打印位置
## 引言
在开发Spark应用程序时，日志是非常重要的，可以帮助我们定位问题并进行调试。但是，有时候我们希望能够知道日志是从哪个位置打印出来的，特别是在分布式环境中运行时。本文将教会你如何实现Spark日志打印位置的功能。
## 流程
下面是实现Spark日志打印位置的整个流程。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 通过修
原创
2023-12-13 13:10:20
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在很多情况下，我们需要查看driver和executors在运行Spark应用程序时候产生的日志，这些日志对于我们调试和查找问题是很重要的。 Spark日志确切的存放路径和部署模式相关： （1）如果是Spark Standalone模式，我们可以直接在Master UI界面查看应用程序的日志，在默认情况下这些日志是存储在worker节点的work目录下，这个目录可以通过SPARK_WORK
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2023-06-19 11:02:58
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# Spark 关闭日志打印
Apache Spark 是一个快速、通用、可扩展的大数据处理框架，它提供了丰富的算法库和灵活的工具，用于在分布式计算环境中进行大规模数据处理和分析。Spark 通过将数据加载到内存中来加快处理速度，而日志打印则会降低这一速度。因此，在某些情况下，我们可能需要关闭 Spark 的日志打印，以提高处理性能。
本文将介绍如何在 Spark 中关闭日志打印，并提供相应的
原创
2023-08-27 07:28:37
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由于篇幅限制，我将提供一个简略示例的博文结构。具体内容可根据此示例扩展到所需的字数和深度。
---
在大数据技术领域，Apache Spark 被广泛应用于数据处理和分析。作为Spark的重要组成部分，日志记录（logger）对于调试和监控性能至关重要。快速识别和解决关于“Spark logger打印日志”的问题，能够有效提高系统的可靠性和运行效率。
### 背景定位
在生产环境中，Spa
# 如何实现Spark SQL日志打印
## 一、整体流程
在Spark中，可以通过设置日志级别来控制日志的输出，因此实现Spark SQL日志打印也是通过设置日志级别来完成的。下面是实现这一功能的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建SparkSession对象 |
| 2 | 设置日志级别为INFO |
| 3 | 执行SQL语句 |
|
原创
2024-04-09 04:44:48
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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
