前言 本文介绍如何在Spark Sql和DataFrame中使用UDF,如何利用UDF给一个表或者一个DataFrame根据需求添加几列,并给出了旧版(Spark1.x)和新版(Spark2.x)完整的代码示例. 关于UDF:UDF:User Defined Function,用户自定义函数 创建测试用DataFrame spark2.0创建DataFrame // 构造测试数据,有两个字段.名字和年龄 val userData = Array((), (), (), ()) //创建测试df

Spark(Hive) SQL中UDF的使用(Python):http://www.tuicool.com/articles/3yMBNb7

Spark 版本 2.3 文中测试数据(json) {"name":"lillcol", "age":24,"ip":"192.168.0.8"} {"name":"adson", "age":100,"ip":"192.168.255.1"} {"name":"wuli&quo

1 概述 开发调试spark程序时,因为要访问开启kerberos认证的hive/hbase/hdfs等组件,每次调试都需要打jar包,上传到服务器执行特别影响工作效率,所以调研了下如何在windows环境用idea直接跑spark任务的方法,本文旨在记录配置本地调试环境中遇到的问题及解决方案. 2 环境 Jdk 1.8.0 Spark 2.1.0 Scala 2.11.8 Hadoop 2.6.0-cdh5.12.1 Hive 1.1.0-cdh5.12.1 环境搭建略,直接看本地调试spar

生产环境的 Spark Job 都是跑在集群上的,毕竟 Spark 为大数据而生,海量的数据处理必须依靠集群.但是在开发Spark的的时候,不可避免我们要在本地进行一些开发和测试工作,所以如何在本地用好Spark也十分重要,下面给大家分享一些经验. 首先你需要在本机上安装好了Java,Scala和Spark,并配置好了环境变量.详情请参考官方文档或其他教程. spark-shell 本地运行Spark最直接的方式就是在命令行里面运行spark-shell,成功后你将看到如下信息: 首先可以仔细阅

一.前述 SparkSql中自定义函数包括UDF和UDAF UDF:一进一出  UDAF:多进一出 (联想Sum函数) 二.UDF函数 UDF:用户自定义函数,user defined function * 根据UDF函数参数的个数来决定是实现哪一个UDF  UDF1,UDF2....UDF1xxx    * UDF1 传一个参数  UDF2传两个参数..... sqlContext.udf().register("StrLen", new UDF1<String,Integer

import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.functions._ object Test2 { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession .builder() .appName("Spark SQL basic example") .config("spark.some.config.optio

本人的开发环境: 1.虚拟机centos 6.5 2.jdk 1.8 3.spark2.2.0 4.scala 2.11.8 5.maven 3.5.2     在开发和搭环境时必须注意版本兼容的问题,不然会出现很多莫名其妙的问题   1.启动master进程 ./sbin/start-master.sh   2.启动worker进程 ./bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker spark://hadoop000:7077 [注

1. 练习 数据: (1)需求1:统计有过连续3天以上销售的店铺有哪些,并且计算出连续三天以上的销售额 第一步:将每天的金额求和(同一天可能会有多个订单) SELECT sid,dt,SUM(money) day_money FROM v_orders GROUP BY sid,dt 第二步:给每个商家中每日的订单按时间排序并打上编号 SELECT sid,dt,day_money, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY sid ORDER BY dt) rn FROM

Spark UDF Java 示例 在这篇文章中提到了用Spark做用户昵称文本聚类分析,聚类需要选定K个中心点,然后迭代计算其他样本点到中心点的距离.由于中文文字分词之后(n-gram)再加上昵称允许各个特殊字符(数字.字母.各种符号--),如果直接在原来的文本数据上进行聚类,由于文本的"多样性",聚类效果并不一定好.因此准确对昵称先进行一个预分类的过程,这里的分类不是机器学习里面的分类算法(逻辑回归.线性回归),而是根据昵称文本的特征进行分类:给定一个文本昵称字符串,分类方法逐个地

作者 | 江昱 阿里巴巴高级产品经理 本文整理自<Serverless 技术公开课>,关注"Serverless"公众号,回复"入门",即可获取 Serverless 系列文章 PPT. 函数调试 函数的调试与部署,其实这是两部分内容:调试部分与部署部分.相对来说,调试部分是比较困难的,因为调试本身就是 Serverless 架构的一大弱点. 在开始讲解调试之前,先问大家一个问题:我们写完的代码为什么要有调试的过程呢?不调试行不行? 记得我在上学的时候,

00.头痛的JS闭包.词法作用域? 被JavaScript的闭包.上下文.嵌套函数.this搞得很头痛,这语言设计的,感觉比较混乱,先勉强理解总结一下. 为什么有闭包这么个东西?闭包包的是什么? 什么是词法作用域? 函数是如执行的呢? 01.执行上下文 (execution context) 名称 描述 是什么? 执行上下文 (execution context) 是JavaScript代码被解析和执行时所在环境的抽象概念.每一个函数执行的时候都会创建自己的执行上下文,保存了函数运行时需要的信息

1.写好的程序直接在hadoop集群里面执行 2.如果需要在本地调试,需要注释掉mapred-site.xml <configuration> <!-- <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> --> </configuration>     解释 :本地不需要此配置 不是运行在

当我们写完一个比较复杂的Topology之后,倘若直接提交到服务器上运行,难免会有很多问题,如何进行本地的调试Topology,是我们非常关心的问题.我们依然以WordCount作为代码示例. 首先,必须调整main函数. 当main函数中,设定薇本地模式后,即可直接如调试Java应用程序一样,调试相应的代码,由于本地调试中,Computing会运行一个Local Cluster,因此在调试的时候,一样要添加对zookeeper的引用,如下: 但是,在最终打包的到服务器上运行的时候,无须将zoo

漏洞名称: Linux Kernel ‘write_tag_3_packet()’函数本地基于堆的缓冲区溢出漏洞 CNNVD编号: CNNVD-201311-067 发布时间: 2013-11-07 更新时间: 2013-11-07 危害等级:    漏洞类型: 缓冲区溢出 威胁类型: 本地 CVE编号:   漏洞来源: x90c Linux kernel是美国Linux基金会发布的一款操作系统Linux所使用的内核.         Linux kernel中存在本地基于堆的缓冲区溢出漏洞,该

漏洞名称: Linux Kernel ‘exitcode_proc_write()’函数本地缓冲区溢出漏洞 CNNVD编号: CNNVD-201311-061 发布时间: 2013-11-07 更新时间: 2013-11-07 危害等级:    漏洞类型: 缓冲区溢出 威胁类型: 本地 CVE编号: CVE-2013-4512 漏洞来源: Fabian Yamaguchi, Nico Golde Linux kernel是美国Linux基金会发布的一款操作系统Linux所使用的内核.      

漏洞名称: Linux Kernel ‘oz_cdev_write()’函数本地缓冲区溢出漏洞 CNNVD编号: CNNVD-201311-060 发布时间: 2013-11-07 更新时间: 2013-11-07 危害等级:    漏洞类型: 缓冲区溢出 威胁类型: 本地 CVE编号: CVE-2013-4513 漏洞来源: Fabian Yamaguchi, Nico Golde Linux kernel是美国Linux基金会发布的一款操作系统Linux所使用的内核.         Lin

环境准备就不说了! 第一步:打开Pycharm,在File->Setting->Project Structure中点击Add Content Root 添加本地python调用java和spark的组件(因为python和spark通讯是通过调用Jvm的相关组件实现的) ,包含两个压缩包可以在spark的安装包里面找到                            第二步:在项目文件内添加本地配置 os.environ['SPARK_HOME'] = r'C:\Users\fengx

函数代码: class MySparkJob{ def entry(spark:SparkSession):Unit={ def getInnerRsrp(outer_rsrp: Double, wear_loss: Double, path_loss: Double): Double = { val innerRsrp: Double = outer_rsrp - wear_loss - (XX) * path_loss innerRsrp } spark.udf.register("getX

关键词:hive, debug 本地调试(local debug) Hive 可分为 exec (hive-exec,主要对应源码里的ql目录) 和 metastore 两部分,其中exec对外有两种接口方式 CLIDriver 和 HiveServer2的ThriftCLIService.前者对应的就是直接执行hive命令的command line,后者对应就是thrift直连或jdbc的连接方式,因此这里其实有个知识点:hive命令的执行是不经过hiveserver2的服务的,虽然底层代码是