【Apache Doris】自定义函数之 JAVA UDF 详解

news2025/1/16 21:59:33

【Apache Doris】自定义函数之 JAVA UDF 详解

  • 一、背景说明
  • 二、原理简介
  • 三、环境信息
    • 3.1 硬件信息
    • 3.2 软件信息
  • 四、IDE准备
  • 五、JAVA UDF开发流程
    • 5.1 源码准备
      • 5.1.1 pom.xml
      • 5.1.2 JAVA代码
    • 5.2 mvn打包
      • 5.2.1 clean
      • 5.2.2 package
    • 5.3 函数使用
      • 5.3.1 upload
      • 5.3.2 使用
  • 六、注意事项
  • 七、总结

一、背景说明

UDF 主要适用于,用户需要的分析能力 Doris 并不具备的场景。用户可以自行根据自己的需求,实现自定义的函数,并且通过 UDF 框架注册到 Doris 中,来扩展 Doris 的能力,并解决用户分析需求。

UDF 能满足的分析需求主要分为两种(本文中的 UDF 指的是二者的统称):

  • UDF(User Defined Function): 用户自定义函数,这种函数会对单行进行操作,并且输出单行结果。当用户在查询时使用 UDF ,每行数据最终都会出现在结果集中。典型的 UDF 比如字符串操作 concat() 等。
  • UDAF(User-Defined Aggregate Functions): 用户自定义的聚合函数,这种函数对多行进行操作,并且输出单行结果。当用户在查询时使用 UDAF,分组后的每组数据最后会计算出一个值并展结果集中。典型的 UDAF 比如集合操作 sum() 等。一般来说 UDAF 都会结合 group by 一起使用。

正式推出Java UDF 之前,Apache Doris提供了原生 UDF即C++ UDF 。由于是使用 C++ 来编写的,执行效率高、速度更快,但是在实际使用中也会存在一些问题:

  • 跟 Doris 代码耦合度高,需要自己打包编译 Doris 源码
  • 只支持 C++ 语言并且 UDF 代码出错会影响 Doris 集群稳定性
  • 对于只熟悉 Hive和Spark 等大数据组件的用户有一定使用门槛

针对以上问题,Apache Doris 在1.2.0版本中正式推出全新的Java UDF ,让用户可以更便捷高效地开发和迁移UDF。

在这里插入图片描述

二、原理简介

众所周知,Doris的FE主要由JAVA编写、而BE是由C++编写。因此,如果需要C++编写的BE与JAVA UDF联动,那么必然需要借助网络通信或JNI(Java Native Interface):

  • 网络通信:可以跨语言交互,但是会带来网络传输等额外的性能开销,PASS。
  • JNI:用于在Java程序中调用本地(C/C++)代码。通过JNI,可以将C++代码编译成动态链接库,然后在Java程序中加载该动态链接库,并通过JNI接口进行函数调用和数据传递。

JNI调用需要进行Java与本地代码之间的切换和数据转换,这也会带来一定的性能开销,如果频繁的JNI调用还可能会对应用的性能产生不利影响。那么Doris该如何设计 Java UDF 呢?

  1. 开发规范:制定一些开发规范让流程有序且容错率高,例如UDF 类必须具有 evaluate 方法,并且必须是 Public 和 Non-Static 的。
  2. 重用JVM:BE 会创建或重用一个 JVM 来调用真正的 Java UDF,保证效率的同时让资源利用率最大化。
  3. 向量化执行:执行时是向量化的,可以实现一次执行多行数据只调用一次 JNI,给用户带来更好的性能体验。

下面,就来一起体验下Apache Doris 的 Java UDF吧。

三、环境信息

3.1 硬件信息

  • CPU:48C
  • 内存:256G

3.2 软件信息

  • 系统:CentOS
  • JAVA版本:1.8
  • Apache Doris版本:2.1 rc01

四、IDE准备

直接IntelliJ IDEA:

在这里插入图片描述

五、JAVA UDF开发流程

Java UDF 使用起来非常简单。只需要按规范开发完并通过mvn打成jar包后,在 Apache Doris 内注册一下,即可调用 jar 包来实现 UDF 逻辑:
在这里插入图片描述

5.1 源码准备

5.1.1 pom.xml

仅补齐dependencies和build部分。

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hive</groupId>
            <artifactId>hive-exec</artifactId>
            <version>2.3.5</version>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.pentaho</groupId>
                    <artifactId>*</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <finalName>doris_java_udf</finalName>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-jar-plugin</artifactId>
                <version>3.2.2</version>
                <configuration>
                    <archive>
                        <manifest>
                            <mainClass>org.apache.doris.udf.AddOne</mainClass>
                        </manifest>
                    </archive>
                </configuration>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
                <version>3.3.0</version>
                <configuration>
                    <descriptorRefs>
                        <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                    </descriptorRefs>
                    <archive>
                        <manifest>
                            <mainClass>org.apache.doris.udf.AddOne</mainClass>
                        </manifest>
                    </archive>
                </configuration>
                <executions>
                    <execution>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>single</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <source>8</source>
                    <target>8</target>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

5.1.2 JAVA代码

直接使用官方的demo:
https://github.com/apache/doris/blob/master/samples/doris-demo/java-udf-demo/src/main/java/org/apache/doris/udf/AddOne.java

package org.apache.doris.udf;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;

public class AddOne extends UDF {
    public Integer evaluate(Integer value) {
        return value == null? null: value + 1;
    }
}

5.2 mvn打包

5.2.1 clean

先clean清理target。

在这里插入图片描述

5.2.2 package

再package打新包。

在这里插入图片描述

5.3 函数使用

5.3.1 upload

打好的jar包(即doris_java_udf.jar,不需要传依赖jar包),可以以两种方式存放:

  1. 服务化:多机环境时,也可以使用http的方式下载jar包
  2. 本地路径:FE、BE节点都要放置,并且都有权限访问的路径。

本文选择本地路径的方式演练:

在这里插入图片描述

5.3.2 使用

-- udf
-- 查看
show full functions;

-- 删除
DROP FUNCTION add_one(int);

-- 创建
-- 函数名可自定义
CREATE FUNCTION add_one(int) RETURNS int PROPERTIES (
	-- 文件路径,可本地或http
    "file"="file:///udf/doris_java_udf.jar",
    -- extends UDF 的类名
    "symbol"="org.apache.doris.udf.AddOne",
    -- 可选,如果在计算中对出现的NULL值有特殊处理,确定结果中不会返回NULL,可以设为false
    "always_nullable"="true",
    -- 默认为 Native,使用 Java UDF时传 JAVA_UDF
    "type"="JAVA_UDF"
)

-- 测试,在传参基础上+1,如果非数字或者null则返回null
select add_one('0');

在这里插入图片描述

六、注意事项

虽然JAVA UDF整起来非常顺畅方便,但实际生产使用中有如下一些官方提醒:

  1. 不支持复杂数据类型(HLL,Bitmap)。
  2. 当前允许用户自己指定JVM最大堆大小,BE配置项是jvm_max_heap_size。配置项在BE安装目录下的be.conf全局配置中,默认512M,如果需要聚合数据,建议调大一些,增加性能,减少内存溢出风险。
  3. char类型的udf在create function时需要使用String类型。
  4. 由于jvm加载同名类的问题,不要同时使用多个同名类作为udf实现,如果想更新某个同名类的udf,需要重启be重新加载classpath。

七、总结

在这里插入图片描述

Java UDF相对1.2之前的C++ UDF而言,使用起来会更加便捷高效,而且更利于Hive/Spark的UDF jar包迁移,并且Doris团队对其底层实现流程进行了一系列性能优化,面面俱到。各位看官大可放心使用!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1345421.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Zookeeper无法启动,报“Unable to load database on disk”

转载说明&#xff1a;如果您喜欢这篇文章并打算转载它&#xff0c;请私信作者取得授权。感谢您喜爱本文&#xff0c;请文明转载&#xff0c;谢谢。 问题描述&#xff1a; 测试环境部署zookeeper的服务器磁盘满了&#xff0c;引起服务异常&#xff0c;将zookeeper进程杀掉之后&…

【shell】命令行自动补全(compgen、complete、compopt)

目录 用途 小例子 说明 进阶-多级补齐 Bash自动补齐原理 用途 自编写的Shell脚本/命令&#xff0c;很多时候都需要输入一定的参数。当参数较多而且较复制的时候&#xff0c;如果能使用Tab键补全就显得非常的便利。 小例子 例如&#xff0c;我们自定义一个命令 footest function…

通信原理课设(gec6818) 007:语音识别

目录 1、去科大讯飞官网下载对应的sdk 2、科大讯飞文件夹的意思 3、配置ARM的录音环境 4、编程实现语音识别 我们的需求是将一个语音文件从客户端传到服务器&#xff0c;因此我们最好是选用tcp 现在市面上面常用的语音识别解决方案为&#xff1a;科大讯飞c和百度c 离…

机器学习归一化和标准化

1. 为什么做归一化和标准化 样本中有多个特征&#xff0c;每一个特征都有自己的定义域和取值范围&#xff0c;他们对距离计算也是不同的&#xff0c;如取值较大的影响力会盖过取值较小的参数。因此&#xff0c;为了公平&#xff0c;样本参数必须做一些归一化处理&#xff0c;将…

大创项目推荐 深度学习二维码识别

文章目录 0 前言2 二维码基础概念2.1 二维码介绍2.2 QRCode2.3 QRCode 特点 3 机器视觉二维码识别技术3.1 二维码的识别流程3.2 二维码定位3.3 常用的扫描方法 4 深度学习二维码识别4.1 部分关键代码 5 测试结果6 最后 0 前言 &#x1f525; 优质竞赛项目系列&#xff0c;今天…

springboot定时执行某个任务

springboot定时执行某个任务 要定时执行的方法加上Schedule注解 括号内跟 cron表达式 “ 30 15 10 * * &#xff1f;” 代表秒 分 时 日 月 周几 启动类上加上EnableScheduling 注释

最新GPT4教程,GPT语音对话使用,Midjourney绘画,ChatFile文档对话总结+DALL-E3文生图教程工具

一、前言 ChatGPT3.5、GPT4.0、GPT语音对话、Midjourney绘画&#xff0c;文档对话总结DALL-E3文生图&#xff0c;相信对大家应该不感到陌生吧&#xff1f;简单来说&#xff0c;GPT-4技术比之前的GPT-3.5相对来说更加智能&#xff0c;会根据用户的要求生成多种内容甚至也可以和…

【数据结构】八、查找

一、基本概念 静态查找&#xff1a;只查找&#xff0c;不改变集合内数据元素 动态查找&#xff1a;有则输出元素&#xff0c;无则添加元素 二、静态查找表 2.1顺序查找 在线性表、链表、树中依次查找 2.2折半查找&#xff08;二分查找&#xff09; 在有序的线性表中&…

HTML5+CSS3+JS小实例:过年3D烟花秀

实例:过年3D烟花秀 技术栈:HTML+CSS+JS 效果: 源码: 【HTML】 <!DOCTYPE html> <html lang="zh-CN"> <head><meta charset="UTF-8"><meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"><…

【机器学习合集】深度生成模型 ->(个人学习记录笔记)

深度生成模型 深度生成模型基础 1. 监督学习与无监督学习 1.1 监督学习 定义 在真值标签Y的指导下&#xff0c;学习一个映射函数F&#xff0c;使得F(X)Y 判别模型 Discriminative Model&#xff0c;即判别式模型&#xff0c;又称为条件模型&#xff0c;或条件概率模型 生…

【privateGPT】使用privateGPT训练您自己的LLM

了解如何在不向提供商公开您的私人数据的情况下训练您自己的语言模型 使用OpenAI的ChatGPT等公共人工智能服务的主要担忧之一是将您的私人数据暴露给提供商的风险。对于商业用途&#xff0c;这仍然是考虑采用人工智能技术的公司最大的担忧。 很多时候&#xff0c;你想创建自己…

网大为卸任腾讯CXO;Midjourney 1 月训练视频模型;2023年马斯克赚了7700亿

投融资 • 2023 年大型科技公司在生成式 AI 初创企业上的投资远超风险投资集团• 恒信东方与无锡政府合作成立布局 MR/XR 技术及 3D 数字资产 AIGC 产业投资基金• 新公司法完善注册资本认缴登记制度• 网大为卸任腾讯CXO&#xff0c;曾促成南非MIH的投资• 宁波蔚孚科技完成数…

c语言函数篇——递归函数

递归函数的工作原理 递归函数的工作原理基于两个主要部分&#xff1a;基本情况和递归情况。基本情况是函数不再调用自身的条件&#xff0c;当达到基本情况时&#xff0c;递归停止并返回结果。递归情况是函数调用自身的部分&#xff0c;它将问题分解为更小的、相似的子问题。 …

【eclipse】eclipse开发springboot项目使用入门

下载eclipse Eclipse downloads - Select a mirror | The Eclipse Foundation 安装eclipse 其他一步一步即可 我们是开发java web选择如下 界面修改 Window->Preferences-> 修改eclipse风格主题 Window->Preferences->General->Appearance 修改字体和大小…

【力扣100】207.课程表

添加链接描述 class Solution:def canFinish(self, numCourses: int, prerequisites: List[List[int]]) -> bool:# 思路是计算每一个课的入度&#xff0c;然后使用队列进行入度为0的元素的进出# 数组&#xff1a;下标是课程号&#xff0c;array[下标]是这个课程的入度# 哈希…

【华为机试】2023年真题B卷(python)-解密犯罪时间

一、题目 题目描述&#xff1a; 警察在侦破一个案件时&#xff0c;得到了线人给出的可能犯罪时间&#xff0c;形如 “HH:MM” 表示的时刻。 根据警察和线人的约定&#xff0c;为了隐蔽&#xff0c;该时间是修改过的&#xff0c;解密规则为&#xff1a; 利用当前出现过的数字&am…

回归预测 | MATLAB实OOA-LSTM基于鱼鹰优化算法优化长短期记忆网络的多输入单输出数据回归预测模型 (多指标,多图)

回归预测 | MATLAB实OOA-LSTM基于鱼鹰优化算法优化长短期记忆网络的多输入单输出数据回归预测模型 &#xff08;多指标&#xff0c;多图&#xff09; 目录 回归预测 | MATLAB实OOA-LSTM基于鱼鹰优化算法优化长短期记忆网络的多输入单输出数据回归预测模型 &#xff08;多指标&a…

DHCP学习记录

目录 客户端向DHCP服务端申请租用IP的4个阶段: 客户端向HDCP服务器续租IP过程: 客户端重新连接租用IP过程: 客户端释放IP 声明: (Dynamic Host Configuration Protocol)动态主机配置协议&#xff0c;客户端向DHCP服务端申请获得ip的一种约定俗成的话语(协议) 手工配置方式…

AJAX:整理3:原生AJAX的相关操作

注意AJAX的步骤 // 1.创建对象 const xhr new XMLHttpRequest()// 2.初始化 设置 请求方法 和 url xhr.open("GET", "http://localhost:9090/server")// 3.发送 xhr.send()// 4.事件绑定 处理服务端返回的结果 // readyState 是xhr对象中的属性&#xff…

初识javaWeb

一、JavaWeb是什么&#xff1f; 1、概念 javaWeb指的是使用java语言进行互联网领域项目开发的技术栈——进行web项目开发所需的技术的集合。 -Web前端——在浏览器中用户可以看到的网页 -Web后端——为前端提供数据的程序 2、Web项目 java语言是可以进行多种类型的项目开发&a…