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

Spark SQL 自定义函数类型 一.spark读取数据 二.自定义函数结构 三.附上长长的各种pom 一.spark读取数据 前段时间一直在研究GeoMesa下的Spark JTS,Spark JTS支持用户自定义函数,然后有一份数据,读取文件: package com.geomesa.spark.SparkCore import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.types.{ArrayType, D

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

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&

1 涉及到的API BaseRelation: In a simple way, we can say it represents the collection of tuples with known schema TableScan: provides a way to scan the data and generates the RDD[Row] from the data RelationProvider: takes a list of parameters and returns

一.前述       1.SparkSQL介绍 Hive是Shark的前身,Shark是SparkSQL的前身,SparkSQL产生的根本原因是其完全脱离了Hive的限制. SparkSQL支持查询原生的RDD. RDD是Spark平台的核心概念,是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础. 能够在Scala中写SQL语句.支持简单的SQL语法检查,能够在Scala中写Hive语句访问Hive数据,并将结果取回作为RDD使用.     2.Spark on Hive和Hive on Spa

Spark SQL 之 DataFrame 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个组件,用于结构化数据的计算.Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象,DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎. DataFrames DataFrame是一个分布式的数据集合,该数据集合以命名列的方式进行整合.DataFrame可以理解为关系数据库中的一张表,也可以理解为R/Pyth

Spark SQL 官方文档-中文翻译 Spark版本:Spark 1.5.2 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 1 概述(Overview) 2 DataFrames 2.1 入口:SQLContext(Starting Point: SQLContext) 2.2 创建DataFrames(Creating DataFrames) 2.3 DataFrame操作(DataFrame Operations) 2.4 运行SQL查询程序(Running

Spark Shell启动后,就可以用Spark SQL API执行数据分析查询. 在第一个示例中,我们将从文本文件中加载用户数据并从数据集中创建一个DataFrame对象.然后运行DataFrame函数,执行特定的数据选择查询. 文本文件customers.txt中的内容如下: 100, John Smith, Austin, TX, 78727 200, Joe Johnson, Dallas, TX, 75201 300, Bob Jones, Houston, TX, 77028 400

1. Spark SQL概述 1.1 什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了两个编程抽象分别叫做DataFrame和DataSet,它们用于作为分布式SQL查询引擎.从下图可以查看RDD.DataFrames与DataSet的关系. 1.2 为什么要学习Spark SQL Hive,它是将Hive SQL转换成MapReduce,然后提交到集群上执行的,大大简化了编写MapReduce程序的复杂性,而且MapReduce这种计算模型执行效率

原博文出自于: http://www.cnblogs.com/BYRans/p/5003029.html 感谢! Spark SQL 之 DataFrame 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个组件,用于结构化数据的计算.Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象,DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎. DataFrames DataFrame是一个分布式的数据

val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) // 在这里引入 sqlContext 下所有的方法就可以直接用 sql 方法进行查询 import sqlContext._ case class Person(name: String, age: Int) // 下面的 people 是含有 case 类型数据的 RDD,会默认由 Scala 的 implicit 机制将 RDD 转换为 SchemaRDD, SchemaRDD

相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析,使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量,而Hive SQL或Spark SQL本身内置的各类UDF也为我们的数据处理提供了不少便利的工具,当这些内置的UDF不能满足于我们的需要时,Hive SQL或Spark SQL还为我们提供了自定义UDF的相关接口,方便我们根据自己的需求进行扩展.   在Hive的世界里使用自定义UDF的过程是比较复杂的.我们需要根据需求使用Java语言开发相

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

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

相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析,使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量,而Hive SQL或Spark SQL本身内置的各类UDF也为我们的数据处理提供了不少便利的工具,当这些内置的UDF不能满足于我们的需要时,Hive SQL或Spark SQL还为我们提供了自定义UDF的相关接口,方便我们根据自己的需求进行扩展.   在Hive的世界里使用自定义UDF的过程是比较复杂的.我们需要根据需求使用Java语言开发相

原博文出自于: http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/39401391 感谢! Spark1.1推出了Uer Define Function功能,用户可以在Spark SQL 里自定义实际需要的UDF来处理数据. 因为目前Spark SQL本身支持的函数有限,一些常用的函数都没有,比如len, concat...etc 但是使用UDF来自己实现根据业务需要的功能是非常方便的. Spark SQL UDF其实是一个Scala函数,被catalys

UDF即用户自定函数,注册之后,在sql语句中使用. 基于scala-sdk-2.10.7,Spark2.0.0. package UDF_UDAF import java.util import org.apache.spark.sql.{RowFactory, SparkSession} import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.api.java.UDF1 import org.apache.spark.sql

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,

/** Spark SQL源码分析系列文章*/ 在SQL的世界里,除了官方提供的常用的处理函数之外,一般都会提供可扩展的对外自定义函数接口,这已经成为一种事实的标准. 在前面Spark SQL源码分析之核心流程一文中,已经介绍了Spark SQL Catalyst Analyzer的作用,其中包含了ResolveFunctions这个解析函数的功能.但是随着Spark1.1版本的发布,Spark SQL的代码有很多新完善和新功能了,和我先前基于1.0的源码分析多少有些不同,比如支持UDF: sp