spark sql 开窗函数源码

2024-11-11

Spark（十三）SparkSQL的自定义函数UDF与开窗函数

一自定义函数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

Spark GraphX的函数源码分析及应用实例

1. outerJoinVertices函数首先给出源代码 override def outerJoinVertices[U: ClassTag, VD2: ClassTag] (other: RDD[(VertexId, U)]) //带插入的顶点信息 (updateF: (VertexId, VD, Option[U]) => VD2) //更新函数 (implicit eq: VD =:= VD2 = null): Graph[VD2, ED] = { // The implicit p

Vue中之nextTick函数源码分析

Vue中之nextTick函数源码分析 1. 什么是Vue.nextTick()?官方文档解释如下:在下次DOM更新循环结束之后执行的延迟回调.在修改数据之后立即使用这个方法,获取更新后的DOM. 2. 为什么要使用nextTick? <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>演示Vue</title> <script src="https://tugenhua0707.github.io/vue/

PHP 源码 — intval 函数源码分析

PHP 源码 - intval 函数源码分析文章来源: https://github.com/suhanyujie/learn-computer/ 作者:suhanyujie 基于PHP 7.3.3 PHP 中的 intval intval 函数的签名从官方文档可见: intval ( mixed $var [, int $base = 10 ] ) : int 它的作用是将变量转换为整数值.其第二个参数 $base 用的不是很多.它代表转化所使用的进制.默认是 10 进制可以通过如下简单示

PHP 源码 —— is_array 函数源码分析

is_array 函数源码分析本文首发于 https://github.com/suhanyujie/learn-computer/blob/master/src/function/array/is_array.md 基于PHP 7.3.3 php 中的 is_array php 中的 is_array,它的签名是 is_array ( mixed $var ) : bool 实现的源码在 \ext\standard\type.c 中可以找到 PHP_FUNCTION(is_array) 所

mongodb操作：利用javaScript封装db.collection.find()后可调用函数源码解读

{ "_mongo" : connection to YOURIP:27017{ SSL: { sslSupport: false, sslPEMKeyFile: "" } }{ SSH: { host: "", port: 22, user: "", password: "", publicKey: { publicKey: "", privateKey: "",

python 内置函数源码查看

如果是用python 实现的模块可以直接在IDE里面追踪到源码也可以使用help内置函数,例如: help(os) 如果是c 语言实现的模块,则不能直接在IDE里面查看,如果直接在IDE里面查看,会发现没有实现,其实那是IDE自己生成的比如 builtins.py ,可以看到它的路径是pycharm下的一个文件要查看此类模块的实现,可以去Cpython 源码中查看: https://github.com/python/cpython

Go语言fmt库的print函数源码解析

// Copyright 2009 The Go Authors. All rights reserved. // Use of this source code is governed by a BSD-style // license that can be found in the LICENSE file. package fmt import ( "errors" "io" "os" "reflect" "

巡风视图函数源码学习--view.py

记录一下巡风扫描器view.py这个脚本里的视图函数的学习,直接在代码里面做的注释,里面有一些print 代码是为了把数据打印出来小白我自己加的,勿怪勿怪.可能存在一些理解错误和不到位的地方,希望大佬多多指正.. 0x01:跳转到登陆页面第二遍看这个脚本的源码时,想到一个问题,如果你在浏览器地址栏里输入http://127.0.0.1/login可以跳转到登陆页面,如果只输入127.0.0.1,这时候并没有运行Login这个视图函数,却也能直接跳转到登陆页面,这是为什么呢?原来,在Main视图

【C++】【源码解读】std::is_same函数源码解读

std::is_same使用很简单重点在于对源码的解读参考下面一句静态断言: static_assert(!std::is_same<bool, T>::value, "vector<bool> is abandoned in mystl"); 静态断言优点:可以自定义断言失败之后的输出便于debug找问题其中我们用到了std::is_same 点进is_same进行源码分析: template<typename, typename> str

序列化器中钩子函数源码分析、many关键字源码分析

局部钩子和全局钩子源码分析(2星) # 入口是 ser.is_valid(),是BaseSerializer的方法 # 最核心的代码 self._validated_data = self.run_validation(self.initial_data) # 切记不要按住ctrl点 # run_v

lodash框架中的chunk与drop函数源码逐行分析

lodash是一个工具库,跟underscore差不多 chunk函数的作用: 把一维数组,按照固定的长度分段成二维数组如: chunk( [ 10, 20, 30, 40 ], 2 ) 结果: [[10, 20], [ 30, 40 ]] 解释:把数组[ 10, 20, 30, 40] 按每2个元素分成一段, 一共分成2段 chunk( [ 10, 20, 30, 40 ], 3 ) 结果: [[10, 20, 30], [40]] 解释:把数组[10, 20, 30, 4

[转]delphi 有授权许可的字符串拷贝函数源码

一段看上去“貌不惊人”的Delphi插入汇编代码,却需要授权许可,但是与经典的同类型函数比较,确实“身手不凡”. 研究代码的目的在于借鉴,本文通过分析,并用C++重写代码进行比较,再次证明这段代码效率较高的主要原因在于思路(或者算法),与语言本身效率关系不大. 今天打开Delphi2007的SysUtils.pas文件查看一个函数代码,偶尔看到字符串拷贝函数StrCopy中的插入汇编代码,感觉与记忆中Delphi7的同名函数中的代码大不相同,我的汇编水平虽不算精通,但自认还过得去,但粗粗看了一下

ncl 函数源码 gc_inout

转自气象家园论坛经过不懈努力,终于找到了gc_inout函数的源代码,原来在这个文件里面!一颗赛艇位置:/ncl_ncarg-6.5.0-src/ni/src/lib/nfpfort/sg_tools.f 其中用到两个函数:gcinout和icapdp

select函数源码阅读

fd_set结构体 #undef __NFDBITS /* It's easier to assume 8-bit bytes than to get CHAR_BIT. */ #define __NFDBITS (8 * (int) sizeof (__fd_mask)) #define __FD_ELT(d) ((d) / __NFDBITS) #define __FD_MASK(d) ((__fd_mask) (1UL << ((d) % __NFDBITS))) /* fd_set f

jquery技术揭秘静态工具函数源码重构

1.调用页面 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Document</title> </head> <body> <script src="js/jquery-1.1.0.js"></script> <script>

Spark之SQL解析（源码阅读十）

如何能更好的运用与监控sparkSQL?或许我们改更深层次的了解它深层次的原理是什么.之前总结的已经写了传统数据库与Spark的sql解析之间的差别.那么我们下来直切主题~ 如今的Spark已经支持多种多样的数据源的查询与加载,兼容了Hive,可用JDBC的方式或者ODBC来连接Spark SQL.下图为官网给出的架构.那么sparkSql呢可以重用Hive本身提供的元数据仓库(MetaStore).HiveQL.以及用户自定义函数(UDF)及序列化和反序列化的工具(SerDes). 下来我们来

第十一篇：Spark SQL 源码分析之 External DataSource外部数据源

上周Spark1.2刚发布,周末在家没事,把这个特性给了解一下,顺便分析下源码,看一看这个特性是如何设计及实现的. /** Spark SQL源码分析系列文章*/ (Ps: External DataSource使用篇地址:Spark SQL之External DataSource外部数据源(一)示例 http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/42061077) 一.Sources包核心 Spark SQL在Spark1.2中提供了External

第十篇：Spark SQL 源码分析之 In-Memory Columnar Storage源码分析之 query

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ 前面讲到了Spark SQL In-Memory Columnar Storage的存储结构是基于列存储的. 那么基于以上存储结构,我们查询cache在jvm内的数据又是如何查询的,本文将揭示查询In-Memory Data的方式. 一.引子本例使用hive console里查询cache后的src表. select value from src 当我们将src表cache到了内存后,再次查询src,可以通过analyzed执行计划来观察内部调用

第九篇：Spark SQL 源码分析之 In-Memory Columnar Storage源码分析之 cache table

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ Spark SQL 可以将数据缓存到内存中,我们可以见到的通过调用cache table tableName即可将一张表缓存到内存中,来极大的提高查询效率. 这就涉及到内存中的数据的存储形式,我们知道基于关系型的数据可以存储为基于行存储结构或者基于列存储结构,或者基于行和列的混合存储,即Row Based Storage.Column Based Storage. PAX Storage. Spark SQL 的内存数据是如何组织的? Spar

第八篇：Spark SQL Catalyst源码分析之UDF

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ 在SQL的世界里,除了官方提供的常用的处理函数之外,一般都会提供可扩展的对外自定义函数接口,这已经成为一种事实的标准. 在前面Spark SQL源码分析之核心流程一文中,已经介绍了Spark SQL Catalyst Analyzer的作用,其中包含了ResolveFunctions这个解析函数的功能.但是随着Spark1.1版本的发布,Spark SQL的代码有很多新完善和新功能了,和我先前基于1.0的源码分析多少有些不同,比如支持UDF: sp

spark sql 开窗函数源码

热门专题