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

如下图, 计划实现 :按照 parent_code 分组, 取组中code最大值所在的整条记录,如红色部分.(类似hive中: row_number() over(partition by)) select c.* from ( end) as sort_num,(@key_i:=parent_code) as tmp ,@key_i:='') b order by parent_code,code desc) c ; 个人理解, mysql 运行顺序:  from >>  where >

1.1 关于自定义函数 1)Hive 自带了一些函数,比如:max/min等,但是数量有限,自己可以通过自定义UDF来方便的扩展. 2)当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时,此时就可以考虑使用用户自定义函数(UDF:user-defined function). 3)根据用户自定义函数类别分为以下三种: ​ (1)UDF(User-Defined-Function) ​ 一进一出 ​ (2)UDAF(User-Defined Aggregation Function) ​ 聚集函数

Hive中的自定义函数允许用户扩展HiveQL,是一个非常强大的功能.Hive中具有多种类型的用户自定义函数.show functions命令可以列举出当前Hive会话中的所加载进来的函数,包括内置的以及用户加载的函数. 函数都有自身的使用文档,使用describe function命令就可以展示对应函数基本介绍. 标准函数UDF 用户自定义函数指的是一行数据中的一列或是多列数据作为参数然后返回结果是一个值的函数.这里用一个例子作为说明,我们当前有些数据表中存储的时间戳是以秒为单位的long值,

之前写的样条插值算法只能在本地执行,但是我想要的是可在hive中执行的jar包,为了符合我的要求,经过痛苦.气愤.悲伤等一系列过程,终于实现了: 想要实现可在hive中执行的jar包,以下是具体步骤: 1.java程序的书写规范 2.java程序如下所示,输入三个参数,x,y,key; x,y为ArrayList<string>格式列表,key为double型的数.返回double型的数: import java.util.ArrayList; import org.apache.hadoop

SQLServer中没有MySQL中的group_concat函数,可以把分组的数据连接在一起. 后在网上查找,找到了可以实现此功能的方法,特此记录下. SELECT a, stuff((SELECT ',' + b FROM #tb WHERE a = t.a FOR xml path('')), 1, 1, '' )AS b from  # tb AS t GROUP BY a; 先对a列进行分组,对分组中的b以Xml形式输出,再使用stuff将开关多出的,删掉. 具体实现参考:http:/

一.开窗函数over的作用有两个: 1.排序order by,row_number,翻页 2.划区partition by,结合聚合函数针对某部分数据进行汇总 翻页的sql server 语句: and t.num< 二.视图:用于存储一个select语句.并不是存储数据的一个容器. create view 视图名字 as ....select  sql 语句.. 三.事物,    用来执行一个连贯的sql语句过程,如果有错就回滚,例子:支付过程 开启事物:  begin tran 提交事物:

查看函数的详细使用方法 desc function extended 函数名 例如: 1).desc function extended locate locate(substr, str[, pos]) - Returns the position of the first occurance of substr in str after position pos 返回第一次出现在字符串str的子串substr的位置,从位置pos开始. substr不在str中,则返回0. Example:

1 示范 spark-submit --master xxx demo.jar "arg1" "arg2" 运行的jar包和传参放在最后,就可以了

1.标准偏差概念 标准偏差(Std Dev,Standard Deviation) -统计学名词.一种度量数据分布的分散程度之标准,用以衡量数据值偏离算术平均值的程度.标准偏差越小,这些值偏离平均值就越少,反之亦然.标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量. 例如,A.B两组各有6位学生参加同一次语文测验,A组的分数为95.85.75.65.55.45,B组的分数为73.72.71.69.68.67.这两组的平均数都是70,但A组的标准差应该是17.078分,B组的标准差应该是2.1

作为一名开发人员来讲,我感觉在职场白混了好多年,可能是自己真的没有进取的精神吧,看了<程序员的SQL金典>这本电子书,真的让我学到了不少知识,真心喜欢这本电子书,书中讲解的内容比较好懂,也比较实用.谢谢作者的辛勤汗水:). 今天将要介绍SQL Sever的开窗函数,何谓开窗函数,不懂吧.反正对于我来说,我是摸不着头脑了,第一次听说过.那么,什么是开窗函数,其实可以理解为是聚合函数的一个加强版.因为使用聚合函数的话(不包括子查询的情况),整个查询都只能是聚合列返回值,而不能有基础行的返回值.那么

当 Hive 提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时,此时就可以考虑使用用户自定义函数(UDF:user-defined function). 测试各种内置函数的快捷方法: 创建一个 dual 表 create table dual(id string); load 一个文件(只有一行内容:内容为一个空格)到 dual 表 新建 JAVA maven 项目 添加依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hiv

参考这篇文章的代码封装了一个类似Matlab中的magic函数,用来生成魔方矩阵. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np def magic(n): row,col=0,n//2 magic=[] for i in range(n): magic.append([0]*n) magic[row][col]=1 for i in range(2,n*n+1): r,l=(row-1+n)%n,(col+1)

与聚合函数一样,开窗函数也是对行集组进行聚合计算,但是普通聚合函数每组只能返回一个值,而开窗函数可以每组返回多个值. 实验一比如我们想查询每个工资小于5000元的员工信息(城市以及年龄),并且在每行中都显示所有工资小于5000元的员工个数,执行下面的SQL语句 这个语句显然是错误的,因为count()是聚合函数,然后fname和fage字段没有包含分组里面. 实验二那么,这样写呢? group by t.fcity,t.fage 查询结果 这与我们每行中都显示所有工资小于5000元的员工个数这个

一 自定义函数UDF 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

遇到一个Hive需求:有A.B.C三列,按A列进行聚合,求出C列聚合后的最小值和最大值各自对应的B列值.这个需求用hql和内建函数也可完成,但是比较繁琐,会解析成几个MR进行执行,如果自定义UDAF便可只利用一个MR完成任务. 所用Hive为0.13.1版本.UDAF有两种,第一种是比较简单的形式,利用抽象类UDAF和UDAFEvaluator,暂不做讨论.主要说一下第二种形式,利用接口GenericUDAFResolver2(或者抽象类AbstractGenericUDAFResolver)和

UDAF简介 UDAF(User Defined Aggregate Function)即用户定义的聚合函数,聚合函数和普通函数的区别是什么呢,普通函数是接受一行输入产生一个输出,聚合函数是接受一组(一般是多行)输入然后产生一个输出,即将一组的值想办法聚合一下. UDAF的误区 我们可能下意识的认为UDAF是需要和group by一起使用的,实际上UDAF可以跟group by一起使用,也可以不跟group by一起使用,这个其实比较好理解,联想到mysql中的max.min等函数,可以: se

Hive的自定义的函数的步骤: 1°.自定义UDF extends org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF 2°.需要实现evaluate函数,evaluate函数支持重载 3°.把程序打包放到目标机器上去 4°.进入hive客户端,添加jar包:hive>add jar jar路径 5°.创建临时函数:hive> create temporary function 自定义名称 AS '自定义UDF的全类名' 6°.执行HQL语句: 7°.销毁临时函数:hive&

Hive支持自定义map与reduce script.接下来我用一个简单的wordcount例子加以说明. 如果自己使用Java开发,需要处理System.in,System,out以及key/value的各种逻辑,比较麻烦.有人开发了一个小框架,可以让我们使用与Hadoop中map与reduce相似的写法,只关注map与reduce即可.如今此框架已经集成在Hive中,就是$HIVE_HOME/lib/hive-contrib-2.3.0.jar,hive版本不同,对应的contrib名字可能

操作步骤: 1. 修改.hiverc文件 在hive的conf文件夹下面,如果没有.hiverc文件,手工自己创建一个. 参照如下格式添加: add jar /usr/local/hive/external_lib/gw-hive-udf.jar; create temporary function myexp as 'com.gw.hive.udf.udtf.ExplodeEx'; 第一行为自定义jar包存放的路径. 第二行为定义的funtion全类名,并且指定函数名为myexp; 2.上传j