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…

自定义udaf函数的代码框架 //首先继承一个类AbstractGenericUDAFResolver,然后实现里面的getevaluate方法 public GenericUDAFEvaluator getEvaluator(TypeInfo[] parameters) throws SemanticException {} //在类里面再定义一个内部类继承GenericUDAFEvaluator并重写里面的几个方法 public ObjectInspector init(Mode m, Ob…

自定义用户函数有两种方式,区别:是否使用强类型,参考demo:https://github.com/asker124143222/spark-demo 1.不使用强类型,继承UserDefinedAggregateFunction package com.home.spark import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SparkSession} import org.apache.…

一:程序部分 1.需求 Double数据类型格式化,可以给定小数点位数 2.程序 package com.scala.it import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import scala.math.BigDecimal.RoundingMode object Spark…

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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…

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.分析 Spark提供了非常丰富的算子,可以实现大部分的逻辑处理,例如,要实现行转列,可以用hiveContext中支持的concat_ws(',', collect_set('字段'))实现.但是这有明显的局限性[sqlContext不支持],因此,基于编码逻辑或自定义聚合函数实现相同的逻辑就显得非常重要了. 二.列转行代码实现 package utils import com.hankcs.hanlp.tokenizer.StandardTokenizer import org.apach…

7. 函数 7.1 系统内置函数 查看系统自带的函数:show functions; 显示自带的函数的用法:desc function upper(函数名); 详细显示自带的函数的用法:desc function extended upper; 7.2 自定义函数 根据用户自定义函数类别,分为以下三种: UDF(User Defined Function): 一进一出: UDAF(User Defined Aggregation Function): 聚合函数(多进一出),类似于:max/min…

一.简单聚合 1.1 数据准备 // 需要导入 spark sql 内置的函数包 import org.apache.spark.sql.functions._ val spark = SparkSession.builder().appName("aggregations").master("local[2]").getOrCreate() val empDF = spark.read.json("/usr/file/json/emp.json"…