除了逐行处理数据的udf,还有比较常见的就是聚合多行处理udaf,自定义聚合函数.类比rdd编程就是map和reduce算子的区别. 自定义UDAF,需要extends org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedAggregateFunction,并实现接口中的8个方法. udaf写起来比较麻烦,我下面列一个之前写的取众数聚合函数,在我们通常在聚合统计的时候可能会受某条脏数据的影响. 举个栗子: 对于一个app日志聚合的时候,有id与ip,原则上一个…

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…

欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本文是<hive学习笔记>的第十篇,前文实践过UDF的开发.部署.使用,那个UDF适用于一进一出的场景,例如将每条记录的指定字段转为大写: 除了一进一出,在使用group by的SQL中,多进一出也是常见场景,例如hive自带的avg.sum都是多进一出,这个场景的自定义函数叫做用户自定义聚合函数(User Defiend Aggregat…

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…

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…

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聚合函数 --求平均 select  AVG(age) as 年龄 from xuesheng select AVG(chinese) as 语文 from xuesheng where class = 1 *只能对数字类型的进行操作 --求个数 select COUNT(*) from xuesheng/*查询表中有多少条数据*/ select COUNT(*) from xuesheng where name like '王%' select COUNT(distinct class) fr…

Hive支持用户自己定义聚合函数(UDAF),这样的类型的函数提供了更加强大的数据处理功能. Hive支持两种类型的UDAF:简单型和通用型.正如名称所暗示的,简单型UDAF的实现很easy,但因为使用了反射的原因会出现性能的损耗,而且不支持长度可变的參数列表等特征.而通用型UDAF尽管支持长度可变的參数等特征.但不像简单型那么easy编写. 这篇文章将学习编写UDAF的规则,比方须要实现哪些接口,继承哪些类,定义哪些方法等. 实现通用型UDAF须要编写两个类:解析器和计算器.解析器负责UDAF…

Spark Sql提供了丰富的内置函数让开发者来使用,但实际开发业务场景可能很复杂,内置函数不能够满足业务需求,因此spark sql提供了可扩展的内置函数. UDF:是普通函数,输入一个或多个参数,返回一个值.比如:len(),isnull() UDAF:是聚合函数,输入一组值,返回一个聚合结果.比如:max(),avg(),sum() Spark编写UDF函数 下边的例子是在spark2.0之前的示例:例子中展示只有一个参数输入,和一个参数输出的UDF. package com.dx.str…

第四章 Mongodb聚合函数 插入 测试数据 ;j<;j++){ for(var i=1;i<3;i++){ var person={ Name:"jack"+i, Age:i, Address:["henan","wuhan"], Course:[ {Name:"shuxue",Score:i}, {Name:"wuli",Score:i} ] } db.DemoTest.Person.in…