在进行spark sql数据库操作中,常常需要一些spark系统本身不支持的函数,如获取某一列值中的字符串. 如要获取 “aaaakkkkk”中的第4-第8个字符. 针对这种需求,只有设置UDF来实现了. 如 val fun:((String,Int,Int) => String) = (args:String, k1:Int, k2:Int) => { args.substr(k1,k2)} val sqlfunc = udf(fun) df.withColumn("column2

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

spark中有partition的概念(和slice是同一个概念,在spark1.2中官网已经做出了说明),一般每个partition对应一个task.在我的测试过程中,如果没有设置spark.default.parallelism参数,spark计算出来的partition非常巨大,与我的cores非常不搭.我在两台机器上(8cores *2 +6g * 2)上,spark计算出来的partition达到2.8万个,也就是2.9万个tasks,每个task完成时间都是几毫秒或者零点几毫秒,执行

Driver spark.driver.cores driver端分配的核数,默认为1,thriftserver是启动thriftserver服务的机器,资源充足的话可以尽量给多. spark.driver.memory driver端分配的内存数,默认为1g,同上. spark.driver.maxResultSize driver端接收的最大结果大小,默认1GB,最小1MB,设置0为无限. 这个参数不建议设置的太大,如果要做数据可视化,更应该控制在20-30MB以内.过大会导致OOM. sp

Spark DataSource Option 参数 1.parquet 2.orc 3.csv 4.text 5.jdbc 6.libsvm 7.image 8.json 9.xml 9.1读选项 9.2写选项 10.excel 1.parquet https://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sources-parquet.html 2.orc https://spark.apache.org/docs/latest/sql-data-sourc

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 2.4 1. 直接在 SparkSession.sql 里面直接使用注册好的 udf,类似于这种写法 xx = SparkSession.catalog.regi

直接上代码,详见注释 import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf} /** * Created by zxh on 2016/6/10. */ object UDF_test { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf() implicit val sc = new

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

http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4129481.html 一.问题 使用spark join两张表(5000w*500w)总是出错,报的异常显示是在shuffle阶段. 14/11/27 12:05:49 ERROR storage.DiskBlockObjectWriter: Uncaught exception while reverting partial writes to file /hadoop/application_1415632483774_448

来源:https://www.cnblogs.com/arachis/p/spark_parameters.html 摘要 1.num-executors 2.executor-memory 3.executor-cores 4.driver-memory 5.spark.default.parallelism 6.spark.storage.memoryFraction 7.spark.shuffle.memoryFraction 8.total-executor-cores 9.资源参数参考

随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化. 由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便于更新内容 schedule调度相关 调度相关的参数设置,大多数内容都很直白,其实无须过多的额外解释,不过基于这些参数的常用性(大概会是你针对自己的

随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化. 由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便于更新内容 压缩和序列化相关 spark.serializer 默认为org.apache.spark.serializer.JavaSeriali

随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 在Spark的官方文档http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html 中提供了这些可配置参数中相当大一部分的说明. 但是文档的更新总是落后于代码的开发的, 还有一些配置参数没有来得及被添加到这个文档中, 最重要的是在这个文档中,对于许多的参数也只能简单的介绍它所代表的内容的字面含义, 如果没有一定的实践基础或者对其背后原理的理解, 往往无法真正理解该如何针对

随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化. 由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便于更新内容 Storage相关配置参数 spark.local.dir 这个看起来很简单,就是Spark用于写中间数据,如RDD Cache,Shu

某些场景下,我们在写UDF实现业务逻辑时候,可能需要去读取某个文件. 我们可以将此文件上传个hdfs某个路径下,然后通过hdfs api读取该文件,但是需要注意: UDF中读取文件部分最好放在静态代码块中(只会在类加载时候读取一次)或者放在构造方法中(在实例化的时候执行一次),尤其在处理的数据量比较大的时候,否则会反反复复的读取,造成不必要的开销,甚至任务失败,示例代码如下: package cn.com.dtmobile.udf; import java.util.HashMap; impor

Spark远程调试脚本: #调试Master,在master节点的spark-env.sh中添加SPARK_MASTER_OPTS变量 export SPARK_MASTER_OPTS="-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=10000" #启动Master sbin/start-master.sh #调试Worker,在worker节点的spark-env.sh中添加SPARK_WORKER_

http://blog.csdn.net/bon_mot/article/details/72461318

在一定范围内按照排列组合方式对rank,iterations,lambda进行交叉评估(根据均方根误差),找到最小误差的组合,用于建立矩阵分解模型.Signature: ALS.train( ratings, rank, iterations=5, lambda_=0.01, blocks=-1, nonnegative=False, seed=None, ) Docstring: Train a matrix factorization model given an RDD of rating

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

一.前述 SparkSQL中的UDF相当于是1进1出,UDAF相当于是多进一出,类似于聚合函数. 开窗函数一般分组取topn时常用. 二.UDF和UDAF函数 1.UDF函数 java代码: SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setMaster("local"); conf.setAppName("udf"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); SQLCon

一.UDF介绍 UDF(User Define Function),即用户自定义函数,Spark的官方文档中没有对UDF做过多介绍,猜想可能是认为比较简单吧. 几乎所有sql数据库的实现都为用户提供了扩展接口来增强sql语句的处理能力,这些扩展称之为UDXXX,即用户定义(User Define)的XXX,这个XXX可以是对单行操作的UDF,或者是对多行操作的UDAF,或者是UDTF,本次主要介绍UDF. UDF的UD表示用户定义,既然有用户定义,就会有系统内建(built-in),一些系统内建