1.创建一个类继承UserDefinedAggregateFunction类. --------------------------------------------------------------------- package cn.piesat.test import org.apache.spark.sql.Rowimport org.apache.spark.sql.expressions.{MutableAggregationBuffer, UserDefinedAggregat…

一:程序 1.需求 实现一个求平均值的UDAF. 这里保留Double格式化,在完成求平均值后与系统的AVG进行对比,观察正确性. 2.SparkSQLUDFDemo程序 package com.scala.it import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.math.BigDecimal.RoundingMode object…

一.UDF 1.UDF UDF:User Defined Function.用户自定义函数. 2.scala案例 package cn.spark.study.sql import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.…

一.前述 SparkSql中自定义函数包括UDF和UDAF UDF:一进一出  UDAF:多进一出 (联想Sum函数) 二.UDF函数 UDF:用户自定义函数,user defined function * 根据UDF函数参数的个数来决定是实现哪一个UDF  UDF1,UDF2....UDF1xxx    * UDF1 传一个参数  UDF2传两个参数..... sqlContext.udf().register("StrLen", new UDF1<String,Integer…

一.前述 SparkSQL中的UDF相当于是1进1出,UDAF相当于是多进一出,类似于聚合函数. 开窗函数一般分组取topn时常用. 二.UDF和UDAF函数 1.UDF函数 java代码: SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setMaster("local"); conf.setAppName("udf"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); SQLCon…

1 UDF对每个值进行处理: 2 UDAF对分组后的每个值处理(必须分组) SparkConf sparkConf = new SparkConf() .setMaster("local") .setAppName("MySqlTest"); JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext(sparkConf); SQLContext sqlContext = new SQLContext(javaS…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.UDF:用户自定义函数.可以自定义类实现UDFX接口 示例代码:Java: package com.wjy.df; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; import or…

目录 一.UDF(一进一出) 二.UDAF(多近一出) spark2.X 实现方式 案例 ①继承UserDefinedAggregateFunction,实现其中的方法 ②创建函数对象,注册函数,在sql中使用 spark3.X实现方式 案例 ①继承Aggregator [-IN, BUF, OUT],声明泛型,实现其中的方法 ②创建函数对象,注册函数,在sql中使用 一.UDF(一进一出) 步骤 ① 注册UDF函数,可以使用匿名函数. ② 在sql查询的时候使用自定义的UDF. 示例 impo…

Spark-Sql版本升级对应的新特性汇总 SparkSQL的前身是Shark.由于Shark自身的不完善,2014年6月1日Reynold Xin宣布:停止对Shark的开发.SparkSQL抛弃原有Shark的代码,汲取了Shark的一些优点,如内存列存储(In-Memory Columnar Storage).Hive兼容性等,重新开发SparkSQL. Spark-1.1 :2014年9月11日,发布Spark1.1.0.Spark从1.0开始引入SparkSQL(Shark不再支持升级…

1 概述(Overview) 2 DataFrames 2.1 入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext) 2.2 创建DataFrames(Creating DataFrames) 2.3 DataFrame操作(DataFrame Operations) 2.4 运行SQL查询程序(Running SQL Queries Programmatically) 2.5 DataFrames与RDDs的相互转换(Interoperating with RDD…