在大数据处理领域，Apache Spark 是一个广泛使用的数据处理框架。然而，当我们在 Spark 中使用用户定义函数（UDF）时，可能会面临 QPS 限流的问题。这不仅会影响系统性能，还会对业务产生严重影响。接下来，我将分享解决 Spark UDF QPS 限流问题的过程。
### 背景定位
在某个电商平台中，我们使用 Spark 进行大规模的数据处理，处理用户行为日志以生成个性化推荐。随
文章目录一、Spark Streaming初识(1)、Spark Streaming是什么(2)、Spark Streaming关键抽象(3)、Spark Streaming整体架构(4)、Spark Streaming背压机制(5)、Spark Streaming入口(6)、Spark Streaming牛刀小试<1>、在Linux上安装Netcat<2>、WordCo
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2023-11-07 08:20:55
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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
在处理高并发请求时，Spark UDF（用户定义函数）中的QPS（每秒请求数）是一个常见挑战。随着数据量的不断增加，如何优化Spark应用程序以提升处理效率，尤其是在并发情况下，变得尤为重要。本文将详细分享我的解决方案，包含环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化等内容。
## 环境准备
在开始之前，确保您的环境如下所示。以下是技术栈的兼容性矩阵：
| 组件
Spark Streaming简介Spark Streaming 是 Spark 提供的对实时数据进行流式计算的组件。它是 Spark 核心 API 的一个扩展，具有吞吐量高、容错能力强的实时流数据处理系统，支持包括 Kafka、Flume、Kinesis 和 TCP 套接字等数据源，获取数据以后可以使用 map()、reduce()、join()、window() 等高级函数进行复杂算法的处理，
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2023-11-06 23:35:39
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Spark—关于RDD的并行度和分区(Local环境下测试)本文将会跟大家一起简单探讨Spark 中RDD的并行度和分区 文章目录Spark—关于RDD的并行度和分区(Local环境下测试)前言一、并发、并行和并行度二、分区1. 从集合（内存）中创建 RDD时的分区2. spark 读取文件数据的分区2.1 分区数量的计算2.2 每个分区内数据的分配3. 自定义数据分区规则总结 前言默认情况下，S
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2023-11-07 10:13:38
270阅读
# Java限流QPS实现流程
## 引言
Java限流是保护系统免受恶意攻击和过度使用的重要手段。本文将向刚入行的小白开发者介绍如何在Java中实现QPS限流。
## 限流流程概述
下面是Java限流QPS的实现流程：
```mermaid
sequenceDiagram
participant Client
participant Server
participa
原创
2023-11-19 12:06:42
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SMH(
芯卓微
)
的智能识别加限流的
UC2500
这一个集成芯片，其优点在于：
1. UC2500有两种封装，ESOP8的最大可以做到3.5A，ESOP8的最大可以3.1A而且通过芯片的2脚，即REST脚的电阻值的大小来设置限流的大小。2.当输出短路时，UC2500会进入输出短路保护模式，是打隔保护模式，输出平均电流只有6mA,芯片的表面温度会保持和环境相同的温度。有效的解决了短
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2024-09-27 14:48:19
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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
253阅读
一个高并发系统中不得不面临的一个方面流量，过大的流量可能导致接口不可用，甚至可能拖慢整个服务，最终导致整改服务不可用。因此，当系统流量增大到一定程度时，就需要考虑如何限流了。一、限流算法1）计数器通过限制总并发数来限流。假如我们需要限制一个接口一分钟内只能请求100次，首先设置一个一分钟重置请求次数的计数器counter，当接口接到一个请求后，counter就自动加1。如果counter的值大于1
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2024-02-28 13:25:22
268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
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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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阅读目录：1. 前言2. 算法介绍-计数器法3. 算法介绍-滑动窗口4. 算法介绍-漏桶算法5. 算法介绍-令牌桶算法前言在一个高并发系统中对流量的把控是非常重要的，当巨大的流量直接请求到我们的服务器上没多久就可能造成接口不可用，不处理的话甚至会造成整个应用不可用。那么何为限流呢？顾名思义，限流就是限制流量，就像你宽带包了1个G的流量，用完了就没了。通过限流，我们可以很好地控制系统的qps，从而达
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2024-05-29 10:48:48
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Sentinel其实就是一个AOP，通过AspectJ切入要进行限流的接口，为其添加@Around环绕通知，并使用try-catch包裹起来，源码在SentinelAutoConfiguration中每一个对该限流接口的请求，都要经过AOP的增强，先执行过一系列限流、熔断规则组成的责任链，然后才执行真正的接口逻辑。@Aspect //使用的AOPpublic class SentinelResourceAspect extends AbstractSentinelAspectSupport {..
原创
2021-08-30 11:09:31
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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
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# 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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