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…

add JAR /home/hadoop/study/study2/utf.jar; package my.bigdata.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; public class ToLowercase extends UDF { public String evaluate(String filed){ return filed.toLowerCase(); } } 将代码达成jar包然后上传,其中依赖的函数在hive的压缩包的…

catalog . How to Add New Functions to MySQL . Features of the User-Defined Function Interface . User-Defined Function . UDF Argument Processing . UDF Return Values and Error Handling . UDF Compiling and Installing . Adding a New Native Function . UDF…

在Spark中,也支持Hive中的自定义函数.自定义函数大致可以分为三种: UDF(User-Defined-Function),即最基本的自定义函数,类似to_char,to_date等 UDAF(User- Defined Aggregation Funcation),用户自定义聚合函数,类似在group by之后使用的sum,avg等 UDTF(User-Defined Table-Generating Functions),用户自定义生成函数,有点像stream里面的flatMap 本篇…

UDAF = USER DEFINED AGGREGATION FUNCTION Spark sql提供了丰富的内置函数供猿友们使用,辣为何还要用户自定义函数呢?实际的业务场景可能很复杂,内置函数hold不住,所以Spark sql提供了可扩展的内置函数接口:哥们,你的业务太变态了,我满足不了你,自己按照我的规范去定义一个sql函数,该怎么折腾就怎么折腾! 例如,MySQL数据库中有一张task表,共两个字段taskid (任务ID)与taskParam(JSON格式的任务请求参数).简单起见,…

spark笔记 spark简介 saprk 有六个核心组件: SparkCore.SparkSQL.SparkStreaming.StructedStreaming.MLlib,Graphx SparkCore 相当于Hadoop中的MapReduce,用于大规模离线批处理计算 SparkSQL 相当于Hive(稍微类似),用于交互式计算 注意: 1.交互式计算:用户界面中的查询条件进行过滤查询,然后交给SparkSQL进行处理,产生输出数据.速度比较快 2.交互式计算框架:Presto.Imp…

What is 'typeof define === 'function' && define['amd']' used for? This code checks for the presence of require.js, a JavaScript dependency management library. If 'define' is not undefined and it is a function and 'amd' (asynchronous module definit…

一.UDAF简介 先解释一下什么是UDAF(User Defined Aggregate Function),即用户定义的聚合函数,聚合函数和普通函数的区别是什么呢,普通函数是接受一行输入产生一个输出,聚合函数是接受一组(一般是多行)输入然后产生一个输出,即将一组的值想办法聚合一下. 关于UDAF的一个误区 我们可能下意识的认为UDAF是需要和group by一起使用的,实际上UDAF可以跟group by一起使用,也可以不跟group by一起使用,这个其实比较好理解,联想到mysql中的ma…

SparkContext 是spark的程序入口,相当于熟悉的'main'函数.它负责链接spark集群.创建RDD.创建累加计数器.创建广播变量. ) scheduler.initialize(backend) scheduler case LOCAL_N_REGEX(threads) => def localCpuCount = Runtime.getRuntime.availableProcessors() // local[*] estimates the number of cores…

相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析,使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量,而Hive SQL或Spark SQL本身内置的各类UDF也为我们的数据处理提供了不少便利的工具,当这些内置的UDF不能满足于我们的需要时,Hive SQL或Spark SQL还为我们提供了自定义UDF的相关接口,方便我们根据自己的需求进行扩展.   在Hive的世界里使用自定义UDF的过程是比较复杂的.我们需要根据需求使用Java语言开发相…

一.什么是Catalog Spark SQL提供了执行sql语句的支持,sql语句是以表的方式组织使用数据的,而表本身是如何组织存储的呢,肯定是存在一些元数据之类的东西了,Catalog就是Spark 2.0之后提供的访问元数据的类: Catalog提供一些API用来对数据库.表.视图.缓存.列.函数(UDF/UDAF)进行操作,下文将一一介绍. 二.如何使用Catalog 得到Catalog: val spark = SparkSession.builder().master("local[*…

相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析,使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量,而Hive SQL或Spark SQL本身内置的各类UDF也为我们的数据处理提供了不少便利的工具,当这些内置的UDF不能满足于我们的需要时,Hive SQL或Spark SQL还为我们提供了自定义UDF的相关接口,方便我们根据自己的需求进行扩展.   在Hive的世界里使用自定义UDF的过程是比较复杂的.我们需要根据需求使用Java语言开发相…

Stage 是一组独立的任务,他们在一个job中执行相同的功能(function),功能的划分是以shuffle为边界的.DAG调度器以拓扑顺序执行同一个Stage中的task. /** * A stage is a set of independent tasks all computing the same function that need to run as part * of a Spark job, where all the tasks have the same shuffle…

DAGScheduler最终创建了task set,并提交给了taskScheduler.那先得看看task是怎么定义和执行的. Task是execution执行的一个单元. Task: executor执行的基本单元,也是spark操作的最小单位.和java executor的task基本上是相同含义的. /** * A unit of execution. We have two kinds of Task's in Spark: * - [[org.apache.spark.schedul…

在前面的sparkContex和RDD都可以看到,真正的计算工作都是同过调用DAGScheduler的runjob方法来实现的.这是一个很重要的类.在看这个类实现之前,需要对actor模式有一点了解:http://en.wikipedia.org/wiki/Actor_model http://www.slideshare.net/YungLinHo/introduction-to-actor-model-and-akka 粗略知道actor模式怎么实现就可以了.另外,应该先看看DAG相关的概念…

了解RDD之前,必读UCB的论文,个人认为这是最好的资料,没有之一. http://www.cs.berkeley.edu/~matei/papers/2012/nsdi_spark.pdf A Resilient Distributed Dataset (RDD), the basic abstraction in Spark. Represents an immutable,* partitioned collection of elements that can be operated o…

spark论文中说他使用了延迟调度算法,源于这篇论文:http://people.csail.mit.edu/matei/papers/2010/eurosys_delay_scheduling.pdf 同时它也是hadoop的调度算法. Abstract delay scheduling: when the job that should be scheduled next according to fairness cannot launch a local task, it waits f…

http://www.cs.berkeley.edu/~matei/papers/2012/nsdi_spark.pdf  ucb关于spark的论文,对spark中核心组件RDD最原始.本质的理解,没有比这个更好的资料了.必读. Abstract RDDs provide a restricted form of shared memory, based on coarse grained transformations rather than fine-grained updates to…

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…

目录 概况 手工搭建集群 引言 安装Scala 配置文件 启动与测试 应用部署 部署架构 应用程序部署 核心原理 RDD概念 RDD核心组成 RDD依赖关系 DAG图 RDD故障恢复机制 Standalone模式的Spark架构 YARN模式的Spark架构 应用程序资源构建 API WordCount示例 RDD构建 RDD缓存与持久化 RDD分区数 共享变量 RDD Operation RDD Operation隐式转换 RDD[T]分区Operation RDD[T]常用聚合Operati…

DataSet:面向对象的,从JVM进行构建,或从其它格式进行转化 DataFrame:面向SQL查询,从多种数据源进行构建,或从其它格式进行转化 RDD DataSet DataFrame互转 1.RDD -> Dataset val ds = rdd.toDS() 2.RDD -> DataFrame val df = spark.read.json(rdd) 3.Dataset -> RDD val rdd = ds.rdd 4.Dataset -> DataFrame va…

一.累加器简介 在Spark中如果想在Task计算的时候统计某些事件的数量,使用filter/reduce也可以,但是使用累加器是一种更方便的方式,累加器一个比较经典的应用场景是用来在Spark Streaming应用中记录某些事件的数量. 使用累加器时需要注意只有Driver能够取到累加器的值,Task端进行的是累加操作. 创建的Accumulator变量的值能够在Spark Web UI上看到,在创建时应该尽量为其命名,下面探讨如何在Spark Web UI上查看累加器的值. 示例代码: p…

  原创笔记,转载请注明出处! 点击[关注],关注也是一种美德~ 第一,const与#define的相同点 C++中的const常量类似于宏定义 const  int  c = 5  ≍  #define  c  5 const是用来替换#define的一个手段. 程序一: int main() { const int a=10; printf("a=%d\n",a); return 0; } 程序二: #define a 10 int main() { //const int a=1…

变量的定义 val a: Int = 1 var b = 2 方法和函数 区别:函数可以作为参数传递给方法 方法: def test(arg: Int): Int=>Int ={ 方法体 } val fun = (test _: Int =>(Int=>Int))=>函数体 逻辑执行语句 val a = if(条件){ 执行逻辑 返回值 }else{ 执行逻辑 } while(条件){ 执行逻辑 } val arr = Array(1,2,3,4,5) for(i <- 0…

先看一下原理性的文章:http://jerryshao.me/architecture/2013/10/08/spark-storage-module-analysis/ ,http://jerryshao.me/architecture/2013/10/08/spark-storage-module-analysis/  , 另外,spark的存储使用了Segment File的概念(http://en.wikipedia.org/wiki/Segmented_file_transfer ),…

无论是Hadoop还是spark,shuffle操作都是决定其性能的重要因素.在不能减少shuffle的情况下,使用一个好的shuffle管理器也是优化性能的重要手段. ShuffleManager的主要功能是在task直接传递数据,所以getWriter和getReader是它的主要接口. 大流程:   1)需求方:当一个Stage依赖于一个shuffleMap的结果,那它在DAG分解的时候就能识别到这个依赖,并注册到shuffleManager:   2)供应方:也就是shuffleMap,…

延迟调度算法的实现是在TaskSetManager类中的,它通过将task存放在四个不同级别的hash表里,当有可用的资源时,resourceOffer函数的参数之一(maxLocality)就是这些资源的最大(或者最优)locality级别,如果存在task满足资源的locality,那从最优级别的hash表.也就是task和excutor都有loclity级别,如果能找到匹配的task,那从匹配的task中找一个最优的task.    =====================延迟调度算法=…

spark的Executor是执行task的容器.和java的executor概念类似. ===================start executor runs task============================ ->CoarseGrainedExecutorBackend::receiveWithLogging --接收CoarseGrainedSchedulerBackend发来的消息 ->case LaunchTask(data) =>  处理启动task的消息…

调度算法的最基本工作之一,就是比较两个可执行的task的优先级.spark提供的FIFO和FAIR的优先级比较在SchedulingAlgorithm这个接口体现.) { ) { ) { ) { false } else {----如果所有上述的比较都相同,那么名字小的优先(哈哈,名字很重要):名字相同,则s2优先级高. s1.name < s2.name } }} 来自为知笔记(Wiz)…

任务调度器的接口类.应用程序可以定制自己的调度器来执行.当前spark只实现了一个任务调度器) )))))val createTime = System.currentTimeMillis()class DriverActor(sparkProperties: Seq[(String, String)]) extends Actor with ActorLogReceive { override protected def log = CoarseGrainedSchedulerBackend.…