python 常用函数 和 写spark sql 的udf函数

最新推荐文章于 2025-09-16 15:37:24 发布
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#sparl

本文探讨了在调用接口时UDF函数可能遇到的并发问题，并介绍了一种使用sleep函数进行时间均衡的方法。通过具体示例展示了如何在Python中实现这一策略，包括打印时间戳、设置延时以及发送HTTP请求。

#!/usr/bin/python

udf 函数 在调取接口的时候会有并发，可以用sleep去做时间均衡～

sleep 函数的详解，程序将
print “Start : %s” % time.ctime()
time.sleep( 5 )
print “End : %s” % time.ctime()

request.get请求SDK的接口
response 获取请求内容对象

response=requests.get(“https://www.jd.com/”)
print(response.text)
response.text
http响应内容的字符串(str)形式，请求url对应的页面内容

Flink 之 sql client 调用 python udf
csdntestuser1的博客
03-20 968
这里主要描述的是通过sql client来调用 python udf，以达到在sql client中使用自定义函数的目的
sparksql自定义函数
SunnyRivers
05-29 716
Spark SQL UDF（也称为用户定义函数）是Spark SQL&DataFrame最有用的功能，它扩展了Spark内置功能。在本文中，我将解释什么是UDF？为什么我们需要它，以及如何使用Java、Scala示例在DataFrame和SQL上创建和使用它。注意：UDF是最昂贵的操作，因此只有在必要时才使用它们。UDF又称用户定义函数，如果你有使用SQL的经历，那么UDF对你来说并不是什么新鲜事，因为大多数传统的RDBMS数据库都支持用户定义函数。Spark UDF与这些类似。
python实现Spark(Hive) SQL中UDF的使用
张小丑
05-10 2841
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...
pyspark自定义udf函数
最新发布
LLMUZI123456789的博客
09-16 890
在 PySpark 中，UDF（User-Defined Function，用户自定义函数） 是扩展 Spark 功能的核心工具，用于处理内置函数（如pyspark.sql.functions中的函数）无法覆盖的自定义逻辑（如复杂字符串处理、自定义数值计算、多列联动计算等）。仅当内置函数无法满足需求时才用 UDF。Pandas UDF（Vectorized UDF）：基于Apache Arrow批量处理数据，直接操作 Pandas Series/DataFrame，性能比普通 UDF 提升 5-10 倍。
【SparkSQL】SparkSQL的UDF及分析
迪焱的博客
03-24 1845
目标掌握SparkSQL中register方式定义UDF函数实施特点：最常用的方式，既能用于SQL中，也能用于DSL中语法UDF变量名 = spark.udf.register(UDF函数名, 函数的处理逻辑)定义：spark.udf.register()UDF变量名：DSL中调用UDF使用的UDF函数名：SQL中调用UDF使用需求原始数据：datas/udf/music.tsv01 周杰伦 150/17502 周杰 130/18503 周华健 148/178目标结果。
Spark(Hive) SQL中UDF的使用（Python）
zdy0_2004的专栏
11-02 4606
http://www.cnblogs.com/yurunmiao/p/4931095.html 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
SparkSQL之UDF使用
weixin_33957648的博客
04-06 352
package cn.piesat.testimport org.apache.spark.sql.SparkSessionimport scala.collection.mutable.ArrayBufferobject SparkSQLTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark=SparkSession.builde...
SparkSQL UDF函数
小叮当的博客
02-21 931
无论是Hive还是SparkSQL分析处理数据时，往往需要使用函数，SparkSQL模块本身自带很多实现公共功能的函数，在pyspark.sql.functions中。Hive中常见的自定义函数有三种UDF（一对一）、UDAF（多对一）、UDTF（一对多）。在SparkSQL中，目前仅仅支持UDAF与UDF，而python仅支持UDF。sparksession.udf.register()：注册的UDF可以用DSL和SQL，返回值用于DSL风格，传参内给的名字用于SQL风格。
SparkSQL中的自定义函数UDF、UDAF、UDTF（附UDF实现案例）
奇迹虎虎的博客
02-26 1540
UDF 函数（User-Defined-Function）一对一的关系，UDAF 聚合函数（User-Defined Aggregation Function）多对一的关系，UDTF 函数（User-Defined Table-Generating Functions）一对多的关系。
Spark中 UDF的使用
Alex的博客
02-28 6868
Spark提供了多种解决方案来应对复杂挑战， 但是我们面临了很多场景， 原生的函数不足以解决问题。因此，Spark允许我们注册自定义函数（User-Defined Functions, 或者叫 UDFs）。 SparkSQL中可以创建自定义函数UDF对dataframe进行操作，UDF是一对一的关系，用于给dataframe增加一列数据的场景。 每次传入一行数据，该行数据可以是一列，也可以是多列，进行一顿操作后，最终只能输出该新增列的一个值。 Spark支持多种语言，比如Python, Scala, Ja
注册spark UDF实例1【入门必修第一篇，简单函数注册，scala，python】
Toby的博客
02-09 5374
1、注册spark-SQLUDF自定义函数。 使用spark.udf.register进行UDF注册，这样注册的函数既可以在SQL中使用，也可以在DataFrame的selectExpr表达式中使用。 (1)scala语言 第一步，注册UDF 方法1：先定义函数，再进行注册 // in scala //先定义一个函数 def power3(number:Double):Double = number * number * number //将函数注册成spark-sql的UDF spark.u.
如何将Python算法模型注册成Spark UDF函数实现全景模型部署
allwefantasy的专栏
11-02 4209
本文作者来自MLSQL社区 & Kyligence 机器学习平台工程师 Andie Huang 背景 Background 对于算法业务团队来说，将离线数据训练好的模型部署成服务的业务场景是非常常见的。很多算法工程师都会遇到需要花费很多经历在模型部署工程上的问题。一般地，基于 Python 训练的AI算法模型，想要把算法部署成服务，会用到如下方法: 比如基于 Tornado 框架把一个 python 模型部署成 RestfulAPI 的服务。或者如果是 Tensorflow 训练的模型可以用.
pyspark自定义UDF函数
LLMUZI123456789的博客
02-26 1353
当遇到一些复杂特殊的计算场景时，只通过pyspark的内置函数无法达到我们想要实现的效果，此时，可通过自定义函数然后注册为UDF函数，就能够很好的解决复杂计算场景问题，且计算效率非常快速。计算5000多万数据，仅需一分钟不到，效率非常高。
spark-udf函数
中长跑路上的crush
01-17 1229
from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import *ss = SparkSession.builder.getOrCreate()df_csv = ss.read.csv(‘hdfs://node1:8020/user/hive/warehouse/data/stu.csv’, schema=‘name string,age int,gender string,phone string,email string,city s
Spark 定义UDF函数
qq_42936727的博客
04-01 2081
无论Hive还是SparkSQL分析处理数据时，往往需要使用函数，SparkSQL模块本身自带很多实现公共功能的函数，在pyspark.sql.functions中。SparkSQL与Hive一样支持定义函数：UDF和UDAF,尤其是UDF函数在实际项目中使用最为广泛。第一种：UDF(User-Defined-Function)函数。– 一对一的关系，输入一个值经过函数以后输出一个值；– 在Hive中继承UDF类，方法名称为evaluate,返回值不能为void,其实就是实现一个方法；
SparkSQL 用户自定义函数（UDF、UDAF、开窗）
liangzelei的博客
06-07 6499
UDF函数通过spark.udf.register("funcName", func) 来进行注册使用：select funcName(name) from people 来直接使用UDAF函数弱类型需要继承UserDefineAggregateFunction并实现相关方法使用：同样是注册一个udf函数import org.apache.spark.SparkConf import org.ap...
【SparkSQL】SparkSQL函数定义（重点：定义UDF函数、使用窗口函数）
爱干饭的猿的博客
12-01 1656
本文重点介绍SparkSQL 定义UDF函数、SparkSQL 使用窗口函数。
UDF函数
weixin_41026747的博客
12-16 280
在Java中，UDF通常在数据库查询或特定框架（如Apache Hive）中使用。以下是一个简单的Java UDF，用于Apache Hive，它将字符串转换为大写。在Apache Spark中，UDF可以在DataFrame上使用，用来转换数据。以下是一个Spark UDF的示例，用Scala语言，它计算字符串的长度。在Python中，UDF通常可以在如Pandas等数据处理库中使用。在Hive中，你需要先添加这个Java UDF，然后才能在SQL查询中使用它。
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