在spark中通过UDF转字符串ip

Spark UDF重复计算问题与表达式复用优化实战 UDF(用户自定义函数)是Spark中实现业务逻辑扩展的关键机制,但其默认执行模型不保证结果复用,导致同一输入被多次解析、序列化和计算,成为隐性性能瓶颈。其本质源于Catalyst优化器对非内置函数的语义隔离设计——为保障正确性,默认禁用跨表达式缓存。这种限制在filter+select、多列调用或嵌套场景下尤为突出,引发CPU空转、GC飙升与任务延迟。解决路径需回归确定性(deterministic)这一核心前提,并结合表达式复用、广播查表或物化中间列等工程手段,在保障数据一致性的前提下提升执行效率。本文 阅读详情

今天在spark中需要将字符型(String)的ip转化为长整型(long)的ip,参考了两篇文章https://blog.youkuaiyun.com/cjuexuan/article/details/54912215和https://blog.youkuaiyun.com/key_xyes/article/details/79818196,通过这两篇文章的抽取出思路。于是封装成UDF函数,如下:

sqlContext.udf.register("Ip2Long",(ip:String)=>{
      ip match {
        case i if i.matches("""^(?:(?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)\.){3}(?:25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)$""")=>{
          var ip_long = 0l
          var parts = i.toString.trim.split(Pattern.quote("."))
          for(i <- parts.length to 1 by -1) {
            ip_long = ip_long << 8
            ip_long |= parts(i - 1).toLong
          }
          ip_long
        }
        case _=>0
      }
    })

这样,我就可以在sql中使用我自定义的函数了。

var df = spark.sql("select ip, Ip2Long(ip), region from mytable").toDF("ipStr", "ipInt", "region")

在此作为小标记,以示记忆。

spark读取hive数据-java 需求:将hive中的数据读取出来,写入es中。 环境:spark 2.0.2 1. SparkSession里设置enableHiveSupport() SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("appName").setMaster("local[*]"); SparkSession spark = SparkSession ... 阅读详情

相关推荐

华为 S2600T 存储 3 种网络端口(H4/H5/串口)用途解析与故障恢复实战

本文深度解析华为S2600T存储设备的三种关键网络端口(H4/H5/串口)的功能用途与故障恢复方法。通过详细的配置指南和实战案例,帮助管理员掌握管理接口(H4)的日常运维、维护接口(H5)的高级应用以及串口的应急操作,提升存储设备的可靠性和维护效率。

weixin_30899023的博客 337

String与Long互转转换

String与Long互转转换

Java&Develop的博客 2889

【TiktokAPI】Tiktok直播API与实时互动功能开发完全指南

Tiktok直播API允许开发者创建、管理直播,并实现各种互动功能。/*** 获取Tiktok直播API访问令牌* @param {string} client_id - 应用ID* @param {string} client_secret - 应用密钥* @param {string} code - 授权码* @param {string} redirect_uri - 重定向URI* @returns {Promise<object>} 访问令牌响应*/try {}),

Mageia的专栏 3201

Spark1.6 SQL下的UDF--SplitCount(切分字符串并计算数组长度)

UDF(用户自定义函数):将自己写的函数加入到用户 会话,和内置函数一样使用 注意本案例适合spark1.X版的,spark2.x的版本不适用。 ===================================================================================== package com.victor.spark.sqlUDF im...

叶小刀 3123

876-基于STM32的毫米波雷达智能睡眠监测系统

基于STM32的毫米波雷达智能睡眠监测系统通过非接触式毫米波雷达检测人体呼吸频率和体动次数,结合WIFI数据传输和OLED显示,实现睡眠质量分析与远程监控。系统核心功能包括生理参数采集、阈值设置、数据可视化及远程交互。

m0_50083169的博客 1544

WEBGL Shader零基础教程(四):片元着色器核心逻辑

本文系统介绍了WebGL渲染管线中片元着色器的核心概念与应用。主要内容包括:1)片元着色器在渲染管线中的定位与作用,作为逐像素处理单元接收插值数据并计算最终颜色;2)输入数据类型与使用规则,重点讲解varying变量和uniform变量的应用场景;3)颜色计算的核心逻辑,涵盖基础色、渐变、纹理采样和颜色混合;4)进阶特效实现与性能优化技巧,包括交互效果、内置函数组合和GPU计算优化;5)通过综合案例演示了纹理、波纹与交互效果的整合实现。文章提供了完整的代码示例和调试建议,为后续学习光照模型、后期处理等高级渲

分享知识,拥抱变化 1374

编写UDF转换IP为Long类型数字

编写UDF转换IP为Long类型数字 前言 hive数据库对比较ip的大小,一般保存ip为字符串,字符串比较默认字典顺序,比如192.168.1.65和192.168.1.123比较,得出结果为192.168.1.65大,不符合我们的预期,所以编写udf先转换为long类型的数字然后再比较。 一、java代码如下 package com.ola; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; public class MyUdfTpToLong extends

qq406881161的博客 376

Geant4学习一:写一个简单程序

1、 基本介绍

ccwwNUAA的博客 7698

string和long转换

String转Long的两种方法1、Long.valueOf("String")返回Long包装类型2、Long.parseLong("String")返回long基本数据类型String类型时间转Long类型时间戳String time = ""; Long timestamp = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").parse(time).getTime();Long转String的三种方法1、末尾直接加空串 long a = 123;

xiansibao的博客 4万+

dq轴坐标系下的电路方程

dq轴坐标系下的电路方程 dq轴坐标系是一种常见的电路方程,但是再dq轴坐标系下电路元件的电压电流dq轴存在一定的耦合,本文针对三相电路推导了dq轴坐标系下的电路电路方程进行一个推导,首先先列出来派克变换的公式 派克变换 [AdAqA0]=23[cos⁡(θ)cos⁡(θ−2π/3)cos⁡(θ+2π/3)−sin⁡(θ)−sin⁡(θ−2π/3)−sin⁡(θ+2π/3)1/21/21/2][AaAbAc]\left[\begin{array}{c}A_d\\A_q\\A_0 \end{array}\ri

Mr.Young的博客 1万+

STM32开发 -- LIS3DH三轴加速度计开发详解

这次要讲一下LIS3DH三轴加速度计的开发使用,之前是有讲过 MPU6050开发 的,但当时是在Linux下做的。额,还是个半成品,哈哈。现在手边有STM32的开发板,可以实实在在的来实现以下卡尔曼滤波了。 一、LIS3DH初识 依照惯例,先看一下手册,大致先了解一下,LIS3DH是什么模块。 下载:LIS3DH datasheet 1、描述 LIS3DH是一款超低功耗高性能三轴线性加速度计,属于...

不积跬步,无以至千里 2万+

spark-sql使用UDF函数实现ip映射省份,数据写出到mysql参数设置。

spark-SQL使用广播变量以及应用数据库的UDF自定义函数的查询会比两张表的连接更加的优化的程序的执行。 两表连接是比较费效率的。 spar-sql 2.x的数据读取,处理,添加schema信息,常见表,SQL查询。 将sql结果输出到mysql的api参数设置。  还可以创建时设置参数: val conf = new SparkConf() .set("spark.

自由幻想的博客 1757

【从零开始学习 UVM】1.2、UVM 概述 —— UVM Installation(UVM 安装)

【从零开始学习 UVM】1.2、UVM 概述 —— UVM Installation(UVM 安装)

努力,加油每一天鸭~ 1946

Spark SQL的自定义函数UDF

Spark SQL的自定义函数UDF 1. 背景 在SQL使用时,会有内置函数,但如果业务比较复杂,但又希望可以有更加灵活的函数使用和复用,则需要自定义 UDF,就是user defined function,可以分为UDTF、UDAF UDTF,user defined table-generating function,就是将数据打散 UDAF,user defined aggregating function,就是将数据聚合。 2. 创建和使用UDF 下述会使用案例来展示如何使用自定义函数 2.1

xiaohu21的博客 4733

STM32F407中文手册

STM32f407中文手册 本参考手册面向应用开发人员,提供有关使用 STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、 STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 微控制器存储器与外设的完整信息。STM32F405xx/07xx、STM32F415xx/17xx、STM32F42xxx 和 STM32F43xxx 构成一个微 控制器系列,各产品具有不同的存储器大小、封装和外设。有关订购信息以及器件的机械与电气特性,请参见数据手册。有关 ARM Cortex™-M4F 内核的信息,请参见《Cortex™-M4F 技术参考手册》。

RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具

DOS版、EFI版的RU工具,可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。

Spark SQL UDF使用

spark sql udf编写及使用

OopsOutOfMemory盛利的博客 1万+

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

【大数据】UDF技术浅析

用户定义函数(User Defined Function, UDF)是一种扩展数据库或数据处理系统功能的机制。通过定义自己的函数,用户可以在传统的查询功能之外实现更加复杂的数据处理逻辑。UDF被广泛用于数据分析、数据处理、数据清洗等场景。

wnm23的专栏 2673

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

转】 Spark SQL UDF使用

  原博文出自于:  http://blog.youkuaiyun.com/oopsoom/article/details/39401391    感谢!   Spark1.1推出了Uer Define Function功能,用户可以在SparkSQL 里自定义实际需要的UDF来处理数据。 因为目前Spark SQL本身支持的函数有限,一些常用的函数都没有,比如len, concat....

weixin_30284355的博客 85

大数据之spark_spark sql的自定义函数

用户自定义函数 UDF:输入一行返回一行 UDTF:输入一行返回多行,类似于flatmap UDAF:输入多行返回一行,类似于聚合函数 用户自定义UDF函数 UDF案例1 1.在sql语句中根据ip查询省市地址 package com.doit.spark.day11 import com.doit.spark.day11.Utils.ip2Long import org.apache.spark.broadcast.Broadcast import org.apache.spark.rdd.RDD im

WuBoooo的博客 883

PySpark UDF性能陷阱与Pandas UDF优化实战指南

PySpark UDF(用户自定义函数)是数据工程师在Spark中复用Python逻辑的核心机制,但其底层涉及JVM与Python进程间频繁序列化、跨进程通信及类型映射,极易引发性能瓶颈与空值异常。理解UDF执行原理——尤其是标准UDF的‘行级搬运’开销与Pandas UDF依托Apache Arrow实现的‘批次零拷贝’优势——是规避CPU利用率低下、作业超时、NullPointerException等生产事故的关键。技术价值在于通过向量化计算、合理选择Scalar/GroupedMap/GroupedA

weixin_34293059的博客 465

Hive之——UDF函数:根据日期计算星座

转载请注明出处:https://blog.youkuaiyun.com/l1028386804/article/details/88530022 下面是一个样本数据集,我们将其放到用户跟目录下一个名为littlebigdata.txt文件中: edward capriolo,edward@media6degrees.com,1981-02-12,209.191.139.200,M,10 bob,bob@...

冰河的专栏 1795

pythonlower和title_pyspark-为什么isupper(),islower(),istitle()在udf中不起作用?...

我试图创建udf来检查名称字符串是全部大写还是小写。为什么它没有产生我所期望的?例如:def check_case(name):if name.isupper() : check="yes"else : check="no"return checkmy_udf = udf(lambda x: check_case(name), StringType())df.withColumn("caseche...

weixin_30015835的博客 265

RK3566边缘智能网关实战:从选型到部署的轻量AIoT全流程

边缘计算与AIoT网关的核心在于本地实时推理与协议转换,其技术原理依赖NPU加速与低功耗SoC的协同。RK3566凭借0.8TOPS算力、多接口与Linux生态,在视觉检测、语音交互等场景中实现毫秒级响应,同时满足成本与功耗约束。从模型量化到流水线搭建,工程实践需平衡算力边界与场景需求,避免算力预期错位。本文基于实际项目经验,系统梳理RK3566在轻量边缘智能中的适用边界、部署要点与性能优化技巧,为AIoT网关开发提供可落地的参考。

weixin_33979203的博客 439

基于Apache Spark的实时互动应用开发实战:从环境搭建到流处理实现

实时数据处理是当前大数据领域的核心需求之一,其核心原理在于对持续产生的数据流进行低延迟、高吞吐量的计算与分析。Apache Spark作为主流的大数据计算框架,通过其内存计算和DAG执行引擎,为实时处理提供了高效的技术基础。Spark Streaming与Structured Streaming组件进一步将这一能力延伸至流处理场景,实现了微批处理与连续处理模型,技术价值在于能够统一批流处理API,简化开发复杂度。在应用场景上,实时处理技术广泛应用于实时推荐、监控告警、互动应用等需要快速响应的领域。本文聚焦于

weixin_34204722的博客 374

UDF:一个通过日期计算星座

目录 1.需求 2.创建数据 3.创建表并导入数据 4.创建一个类 5.打包jar并导入hive中 6.将jar包添加到hive的classpath 7.创建临时函数与开发好的java class关联 8.即可在hql中使用自定义的函数strip 1.需求 自定义函数,通过用户生日,计算每个人对应的星座 2.创建数据 [root@hadoop l0415]# vim littlebigdata.txt edward capriolo,edward@media6degre.

m0_55834564的博客 1065
上一篇: 关于spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold设置
下一篇: softmax函数python实现
&捕风的汉子&
博客等级 码龄17年 27粉丝 38原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值