官网链接 样例代码: import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.SparkSession; import org.apache.spark.sql.expressions.MutableAggregationBuffer; import org…

感谢我的同事 李震给我讲解UDAF 网上找到的大部分都只有代码,但是缺少讲解,官网的的API有讲解,但是看不太明白.我还是自己记录一下吧,或许对其他人有帮助. 接下来以一个求几何平均数的例子来说明如何实现一个自己的UDAF 首先需要导入这些包: import org.apache.spark.sql.expressions.MutableAggregationBuffer import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedAggregateFu…

http://www.jianshu.com/p/cccc56e39429/comments/2022782 和 https://github.com/elastic/elasticsearch-hadoop/issues/745 都有提到通过自定义Spark Partitioner提升es-hadoop Bulk效率,但是无可运行代码,自己针对其思路在spark-shell里实现了一份. 思路: spark streming监控/tmp/data下的新文件,并将文中每行内容存储到ES的web/…

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…

目录 1.UDAF定义 2.向量平均(average pooling) 2.1 average的并行化 2.2 代码实现 2.3 使用 参考 1.UDAF定义 spark中的UDF(UserDefinedFunction)大家都不会陌生, UDF其实就是将一个普通的函数, 包装为可以按 行 操作DataFrame中指定Columns的函数. 例如, 对某一列的所有元素进行+1操作, 它对应mapreduce操作中的map操作. 这种操作有的主要特点是: 行与行之间的操作是独立的, 可以非常方便的…

对于es 2.4版本,要能定制spark partitioner需要如下方式启动spark shell: spark-2.0.0-bin-hadoop2.6/bin/spark-shell --jars elasticsearch-hadoop-5.0.1/dist/elasticsearch-spark-20_2.11-5.0.1.jar,elasticsearch-2.4.1/lib/elasticsearch-2.4.1.jar,elasticsearch-2.4.1/lib/lucene…

函数如何使用: hive> desc concat_test;OKa       intb       string hive> select * from concat_test;OK1       good2       other1       nice1       hello hive> select a,concat(b,',') from concat_test group by a; OK1       good,nice,hello2       other 函数实现:…

内置的两个聚合函数(UDAF) collect_list():多行字符串拼接为一行collect_set():多行字符串拼接为一行并去重多行字符串拼接为一行并相邻去重UDAF:Concat() concat_udaf.jar package com.tcc.udaf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF;import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator; public class Concat…

/** * 自定义收集VertexId的neighborIds * @author TongXueQiang */def collectNeighborIds[T,U](edgeDirection:EdgeDirection,graph:Graph[T,U])(implicit m:scala.reflect.ClassTag[T],n:scala.reflect.ClassTag[U]):VertexRDD[Array[VertexId]] = { val nbrs = graph.mapRe…

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里面的flatMap 本篇…