有时候我们在计算内流,比如管道内的流动时,只知道入口压力和流量,而我们想要计算得到出口的压力,这个应该怎么办呢?当然新版本的Fluent已经自带了流量出口边界,而这里我们采用Fluent的UDF来实现这个计算 Fluent版本:Fluent 19.2 Visual Studio版本:Visual Studio 2013 其他版本应该也是适用的 算例来源于:https://confluence.cornell.edu/display/SIMULATION/FLUENT+-+Laminar+Pipe

前言 上一节我们讨论了视图中的一些限制以及建议等,这节我们讲讲关于在UDF和视图中使用SCHEMABINDING的问题,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. SCHEMABINDING 在上节中我们讲到在视图创建索引时必须指定SCHEMABINDING,所以我们有必要先去了解下这个知识点再继续往下讲解.SCHEMABINDING到底是什么呢?在视图和UDF中有这个选项,如果在视图和UDF函数中指定了这个选项,那么说明会将视图和UDF严格绑定到数据库对象

1.mysql利用mysqludf的一个mysql插件可以实现调用外部程序和系统命令 下载lib_mysqludf_sys程序:https://github.com/mysqludf/lib_mysqludf_sys 2.安装说明: 2.1查询mysql插件路径: 在mysql里查询mysql插件目录的路径:show variables like “plugin_dir”; 2.2解压源码: 将下载下的插件(lib_mysqludf_sys-master.zip)解压后拷贝进/tmp目录下 #c

1. 引言 在前一篇中,解决了Hive表中复杂数据结构平铺化以导入Kylin的问题,但是平铺之后计算广告日志的曝光PV是翻倍的,因为一个用户对应于多个标签.所以,为了计算曝光PV,我们得另外创建视图. 分析需求: 每个DSP上的曝光PV,标签覆盖的曝光PV: 累计曝光PV,累计标签覆盖曝光PV 相当于cube(dsp, tag) + measure(pv),HiveQL如下: select dsp, tag, count(*) as pv from ad_view where view = 'v

问:udf在sparksql 里面的作用是什么呢? 答:oracle的存储过程会有用到定义函数,那么现在udf就相当于一个在sparksql用到的函数定义: 第二个问题udf是怎么实现的呢? registerFunction(name, f,  returnType=StringType) name – name of the UDF f – python function returnType – a DataType object 首先我们从官网的例子去理解: >>> from py

1. 本地环境配置 必须包含的一些包. http://blog.csdn.net/azhao_dn/article/details/6981115 2. 去重UDF实例 http://blog.csdn.net/lifuxiangcaohui/article/details/41548667 http://www.cnblogs.com/end/archive/2012/10/12/2721543.html

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

gearman安装 apt-get install gearman gearman-server libgearman-dev 配置bindip /etc/defalut/gearman-job-server PARAMS="--listen=0.0.0.0" /etc/init.d/gearman-job-server start/etc/init.d/gearman-job-server status* gearmand is running mysql_config无就安装下面的

自从Hive0.13.0开始,使用HiveServer2 的jdbc方式创建udf的临时函数的方法由: ADD JAR ${HiveUDFJarPath} create TEMPORARY function md5  as 'com.hugedata.hive.udf.codec.UDFMd5'; 改为:     create TEMPORARY function md5  as 'com.hugedata.hive.udf.codec.UDFMd5' USING JAR ${HiveUDFJa

数据文件内容 TEST DATA HERE Good to Go 我们准备写一个函数,把所有字符变为小写. 1.开发UDF package MyTestPackage; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.io.Text; public class ToLowerCase extends UDF { public Text evaluate(final Text s) { return new T

our project use hive 0.10 , and in the hiveql , we need use addMonths function builtin in hive-0.11. so I write this udf and test. java code: package myudf; import java.text.ParseException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Calendar

项目中使用的hive版本低于0.11,无法使用hive在0.11中新加的开窗分析函数. 在项目中需要使用到row_number()函数的地方,有人写了udf来实现这个功能. new java project, BuildPath add hadoop-core..jar and hive-exec…jar. package myudf; import java.util.Arrays; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; public final

一.适用条件 1.目标系统是Windows(Win2000,XP,Win2003): 2.你已经拥有MYSQL的某个用户账号,此账号必须有对mysql的insert和delete权限以创建和抛弃函数(MYSQL文档原语). 3.有mysql账号密码 二.导出udf MYSQL 5.1以下版本导出路径: C:\Winnt\udf.dll    2000C:\Windows\udf.dll 2003(有的系统\被转义,需要改为C:\Windows\\udf.dll) 导出DLL文件,导出时请勿必注意

一:UDF 1.自定义UDF 二:UDAF 2.UDAF 3.介绍AbstractGenericUDAFResolver 4.介绍GenericUDAFEvaluator 5.程序 package org.apache.hadoop.hive_udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException; import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException; import

一:概述 1.UDF 用户自定义函数,用java实现自定义的需求 2.UDF的类型 udf:一进一出 udaf:多进一出 udtf:一进多出 3.udf的实现步骤 继承UDF类 实现evaluate的方法 所有的方法都必须有返回值 推荐使用Text,LongWritable等类型 二:配置准备 1.导入新的包括hive的jar包 需要新的本地repository库. 然后在eclipse中选择更新. 2.修改pom.xml中的依赖,主要是增加hive的依赖 不然,jar导不进去 三:程序完成 1

使用java开发一个helloworld级别UDF,打包成udf.jar,存放在/home/hadoop/lib下,代码如下: package com.luogankun.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; public class HelloUDF extends UDF { public String evaluate(String str) { try { return "HelloWorld " + str; } ca

UDF的定义 和存储过程很相似,用户自定义函数也是一组有序的T-SQL语句,UDF被预先优化和编译并且尅作为一个单元爱进行调用.UDF和存储过程的主要区别在于返回结果的方式. 使用UDF时可传入参数,但不可传出参数.输出参数的概念被更为健壮的返回值取代了.和系统函数一样,可以返回标量值,这个值的好处是它并不像在存储过程中那样只限于整形数据类型,而是可以返回大多数SQL Server数据类型. UDF有以下两种类型: 返回标量值的UDF. 返回表的UDF. 创建语法: CREATE FUNCTIO

sqlmap自动注入 Enumeration[数据枚举] --privileges -U username[CU 当前账号] -D dvwa -T users -C user --columns  [指定数据库,表,列] --exclude-sysdbs [排除系统层的库] ******************************************************************************* #查具体数据 [前提:当前数据库用户有权读取informatio

—虽然Hive提供了很多函数,但是有些还是难以满足我们的需求.因此Hive提供了自定义函数开发 —自定义函数包括三种UDF.UADF.UDTF —UDF(User-Defined-Function) —UDAF(User- Defined Aggregation Funcation) —UDTF(User-Defined Table-Generating Functions)  用来解决 输入一行输出多行(On-to-many maping) 的需求.  准备工作: UDF开发所需要依赖的jar

[TOC] 1, 环境 CentOS, MySQL, Redis, Nodejs 2, Redis简介 Redis是一个开源的K-V内存数据库,它的key可以是string/set/hash/list/...,因为是基于内存的,所在访问速度相当快. 3, Gearman简介 Gearman是一个开源的Map/Reduce分布式计算框架,具有丰富的client sdk,而且它支持MySQL UDF. Gearman工作图 Gearman调用流程 Gearman集群 从图中可以看出貌似Gearman

在Mysql的官方文档中有说明如何给Mysql添加新的函数. 添加的函数可分为3种: .自行编写函数的源码,将源码编译成动态库,然后使用Mysql的CREATE FUNCTION语句来将函数添加进Mysql. .在源码等级上加入自行编写的函数,这样编译之后,新加入的函数就和Native函数一样,永久使用. .通过SQL语句脚本来完成函数的功能. 就这3中方式,第三种明显不足以完成我们所需要的业务工作,因为SQL语句不存在连接缓存的功能.第二种方法看似美好, 但是对于需要更换缓存方法(从redis