updateStateByKey，另一个是mapWithState ，后者属于Spark1.6之后的版本特性，性能是前者的数十倍。updateStateByKey 通过源码查看发现，这个模型的核心思想就是将之前有状态的RDD和当前的RDD做一次cogroup，得到一个新的状态的RDD，以此迭代。updateStateByKey函数在DStream以及MappedDStre
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2024-01-17 10:08:53
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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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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 可变 UDF 参数的使用
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个功能强大的分布式计算框架。它支持用户定义函数（UDF），使用户能够扩展其内置功能，以满足特定需求。本文将重点介绍 Spark 中的可变参数 UDF 如何使用，以及其实际应用场景。
## 什么是 UDF？
UDF（User Defined Function）是用户自定义的函数，可以帮助用户在 Spark
自定义 UDF 分析 Uber 数据一、实验介绍1.1 内容介绍在本课程中使用 SQL Context 及相关的 API 进行统计分析，最后还将通过一个 Spark 分析旅游数据的实例，进一步学习如何利用 Spark SQL 分析数据。1.2 实验知识点SQL Context 自定义 UDF 函数SQL 语句1.3 实验环境Ubuntu14.04Spark1.6.1Xfce终端1.4 适合人群本课
# 在Spark中使用UDF处理数组参数
在大数据处理领域，Apache Spark作为一款强大的处理框架，被广泛应用于数据工程和数据分析任务中。Spark的灵活性和可扩展性使得它能高效地处理海量数据。本文将重点介绍如何在Spark中使用用户定义函数（UDF）处理数组参数，并通过具体的代码示例来展示其应用。
## 什么是UDF？
用户定义函数（UDF，User Defined Functio
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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# 教你实现Java Spark UDF传入多个参数
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大的工具。用户定义函数（UDF）是 DataFrame API 的一部分，允许我们编写自定义的逻辑以便在 DataFrame 的列上进行操作。本文将教你如何在 Java 中使用 Spark 的 UDF 传入多个参数。
## 整体流程
下表展示了实现 Java Spark UDF 传入多
作者 | Damji，et al.翻译 | 吴邪 大数据4年从业经验，目前就职于广州一家互联网公司，负责大数据基础平台自研、离线计算&实时计算研究校对 | gongyouliu编辑 | auroral-L全文共14319字，预计阅读时间80分钟。第三章 Apache Spark结构化API1. Spark：什么是RDD？2. 结构化Spark
1.3.1Shuffle调优一：调节map端缓冲区大小在Spark任务运行过程中，如果shuffle的map端处理的数据量比较大，但是map端缓冲的大小是固定的，可能会出现map端缓冲数据频繁spill溢写到磁盘文件中的情况，使得性能非常低下，通过调节map端缓冲的大小，可以避免频繁的磁盘IO操作，进而提升Spark任务的整体性能。map端缓冲的默认配置是32KB，如果每个task处理640KB的
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2023-10-28 17:20:45
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一、结构化API概述1. 结构化API是处理各种数据类型的工具，可处理非结构化的日志文件、半结构化的CSV文件以及高度结构化的Parquet文件。结构化API指以下三种核心分布式集合类型的API：Dataset类型、DataFrame类型、SQL表和视图。大多数结构化API均适用于批处理和流处理，这意味着使用结构化API编写代码时，几乎不用改动代码就可以从批处理程序转换为流处理程序（反之亦然）。D
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2023-12-02 21:39:58
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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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一、Spark MLlib在 Spark 官网上展示了逻辑回归算法在 Spark 和 Hadoop 上运行性能比较，从下图可以看出 MLlib 比 MapReduce 快了 100 倍。Spark MLlib 主要包括以下几方面的内容：学习算法：分类、回归、聚类和协同过滤；特征处理：特征提取、变换、降维和选择；管道(Pipeline)：用于构建、评估和调整机器学习管道的工具；持久性：保存和加载算法
# 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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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
# 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
73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
# 编写 Spark UDF
## 介绍
Spark是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据处理任务。其中，用户自定义函数(UDF)是Spark的一项重要功能，它允许开发人员对数据进行自定义处理。本文将介绍如何编写和使用Spark UDF。
## 准备工作
在开始编写Spark UDF之前，我们需要准备以下环境：
- Spark集群：确保你有一个可用的Spark集群，可以通过Hado
原创
2023-11-19 15:57:59
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# Spark DataFrame UDF实现流程
## 概述
在Spark中，DataFrame是一种分布式数据集，它以类似于关系型数据库的表格形式进行表示和处理。但是，有时候我们需要对DataFrame中的某一列或多列进行自定义操作，这时就需要使用Spark DataFrame的用户自定义函数（UDF）功能。UDF允许我们使用自己编写的函数对DataFrame中的数据进行处理，从而实现更加灵
原创
2023-07-20 22:22:52
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