Spark Sql提供了丰富的内置函数供猿友们使用,辣为何还要用户自定义函数呢?实际的业务场景可能很复杂,内置函数hold不住,所以spark sql提供了可扩展的内置函数接口:哥们,你的业务太变态了,我满足不了你,自己按照我的规范去定义一个sql函数,该怎么折腾就怎么折腾! 这里还是先以Scala实现一个简单的hello world级别的小样为例,来体验udf与udaf的使用好了. 问题 将如下数组: val bigData = Array("Spark","Hadoop&

import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession} import org.apache.spark.sql.expressions.{MutableAggregationBuffer, UserDefinedAggregateFunction} import org.apache.spark.sql.types._ /** * Created by zhen on 2018/11/26. */ object AverageUserDefinedAggr

UDAF:用户自定义聚合函数 Scala 2.10.7,spark 2.0.0 package UDF_UDAF import java.util import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.{Row, RowFactory, SparkSession} import org.apache.spark.sql.expressions.{MutableAggregationBuffer, UserDefinedAggr

import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.functions._ object Test2 { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession .builder() .appName("Spark SQL basic example") .config("spark.some.config.optio

// spark应用程序终止前有效df.createOrReplaceGlobalTempView("tempViewName") 取消注册:spark.catalog.dropTempView("tempViewName")spark.catalog.dropGlobalTempView("tempViewName")临时表只是给df起了个名字,能够像使用hive表一样使用,并不会占用额外内存,除非用了cache等加载到内存的操作.

一.UDAF简介 先解释一下什么是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. 关于UDAF的一个误区 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ma

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

转载自:https://blog.csdn.net/u012297062/article/details/52227909 UDF: User Defined Function,用户自定义的函数,函数的输入是一条具体的数据记录,实现上讲就是普通的Scala函数:UDAF:User Defined Aggregation Function,用户自定义的聚合函数,函数本身作用于数据集合,能够在聚合操作的基础上进行自定义操作: 实质上讲,例如说UDF会被Spark SQL中的Catalyst封装成为E

UDAF = USER DEFINED AGGREGATION FUNCTION Spark sql提供了丰富的内置函数供猿友们使用,辣为何还要用户自定义函数呢?实际的业务场景可能很复杂,内置函数hold不住,所以Spark sql提供了可扩展的内置函数接口:哥们,你的业务太变态了,我满足不了你,自己按照我的规范去定义一个sql函数,该怎么折腾就怎么折腾! 例如,MySQL数据库中有一张task表,共两个字段taskid (任务ID)与taskParam(JSON格式的任务请求参数).简单起见,

UDF: 一.编写udf类,在其中定义udf函数 package spark._sql.UDF import org.apache.spark.sql.functions._ /** * AUTHOR Guozy * DATE 2019/7/18-9:41 **/ object udfs { def len(str: String): Int = str.length def ageThan(age: Int, small: Int): Boolean = age > small val age

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

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

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.

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

安装软件: openfire3.9.3 spark2.6.3 安装环境: WindowsXP JDK1.6.0_21 Oracle 一.openfire安装 1.安装openfire3.9.3,下载地址:http://www.igniterealtime.org/downloads/index.jsp#spark 2.安装界面选择中文 3.安装结束启动openfire服务器 4.到此已安装成功,输入http://localhost:9090即可访问管理页面. 二.openfire配置 1.浏览器

喜欢研究IM技术的同学们,欢迎加入群 310790965 一起来学习,有什么问题可以一起讨论. 本源码是基于tigase v7.1.0来分析的,群里文件中会上传一个完整能跑的源代码压缩包,网上tigase资料有点少,曾经使用tigase好长一段时间, 所以有些懂的地方想分享一起学习,现在开发不在这一块,虽然现在挺忙的,但我有兴趣分享出来大家一起学习进步,还是感觉挺快乐的.有时间就会分享,有什么可以加群里一起学习!!! 之前源码分析是在http://jianfulove.iteye.com/adm

配置这个遇到太多问题了,写下来分享 首先到官网下载openfire+spark 下载地址:http://www.igniterealtime.org/downloads/index.jsp

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

package sqlspark.Day04 import java.lang import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, SparkSession} object UdafText05 { def main(args: Array[String]): Unit = { //创建sparksession val spark: SparkSession = SparkSession.builder().appName("ipdemo2"

关于XMPP的理论介绍在本篇博客中就不做赘述了,如何在我们之前的微信中加入XMPP协议来实现通信呢?下面将会介绍一下XMPP的基本的知识,让我们的微信可以实现互联通信.要做的准备工作是要有服务器支持XMPP协议,然后通过spark注册个测试账号,最后就可以通过XMPP用我们已有的账号和密码进行通信啦.至于如何使服务器支持XMPP协议,如何通过Spark注册账号,不是本篇博客的论述主题,本篇博客中主要是如何在我们的App中使用XMPP协议. 今天的博客中的内容是如何在工程中引入XMPPFramew