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

package cn.piesat.test import org.apache.spark.sql.SparkSession import scala.collection.mutable.ArrayBuffer object SparkSQLTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark=SparkSession.builder().appName("sparkSql").master("local[4]&

一.前述 SparkSql中自定义函数包括UDF和UDAF UDF:一进一出  UDAF:多进一出 (联想Sum函数) 二.UDF函数 UDF:用户自定义函数,user defined function * 根据UDF函数参数的个数来决定是实现哪一个UDF  UDF1,UDF2....UDF1xxx    * UDF1 传一个参数  UDF2传两个参数..... sqlContext.udf().register("StrLen", new UDF1<String,Integer

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

一:程序部分 1.需求 Double数据类型格式化,可以给定小数点位数 2.程序 package com.scala.it import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import scala.math.BigDecimal.RoundingMode object Spark

在Spark中使用sql时一些功能需要自定义方法实现,这时候就可以使用UDF功能来实现 多参数支持 UDF不支持参数*的方式输入多个参数,例如String*,不过可以使用array来解决这个问题. 定义udf方法,此处功能是将多个字段合并为一个字段 def allInOne(seq: Seq[Any], sep: String): String = seq.mkString(sep) 在sql中使用 sqlContext.udf.register("allInOne", allInOn

最近做一个oracle项目迁移工作,跟着spark架构师学着做,进行一些方法的总结. 1.首先,创建SparkSession对象(老版本为sparkContext) val session = SparkSession.builder().appName("app1").getOrCreate() 2.数据的更新时间配置表,选用mysql,就是说每次结果数据计算写入mysql后,还会将此次数据的更新时间写入数据配置表. 那么在代码里,需要创建配置表的case class,配置与构造数据

摘要   如果要想真正的掌握sparkSQL编程,首先要对sparkSQL的整体框架以及sparkSQL到底能帮助我们解决什么问题有一个整体的认识,然后就是对各个层级关系有一个清晰的认识后,才能真正的掌握它,对于sparkSQL整体框架这一块,在前一个博客已经进行过了一些介绍,如果对这块还有疑问可以看我前一个博客:http://9269309.blog.51cto.com/9259309/1845525.本篇博客主要是对sparkSQL实战进行讲解和总结,而不是对sparkSQL源码的讲解,如果

目标 掌握sparksql操作jdbc数据源 掌握sparksql保存数据操作 掌握sparksql整合hive 要点 1. jdbc数据源 spark sql可以通过 JDBC 从关系型数据库中读取数据的方式创建DataFrame,通过对DataFrame一系列的计算后,还可以将数据再写回关系型数据库中 1.1 通过sparksql加载mysql表中的数据 添加mysql连接驱动jar包 <dependency> <groupId>mysql</groupId> &l

什么事sparkSQL Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块,它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用, 它是将Spark SQL转换成RDD,然后提交到集群执行,执行效率非常快 )易整合 )统一的数据访问方式 )兼容Hive )标准的数据连接 SparkSQL可以看做是一个转换层,向下对接各种不同的结构化数据源,向上提供不同的数据访问方式 RDD和Dataframe和DataSet RDD: 劣势是性能限制,它是一个JVM驻内存对象,

前言 本文介绍如何在Spark Sql和DataFrame中使用UDF,如何利用UDF给一个表或者一个DataFrame根据需求添加几列,并给出了旧版(Spark1.x)和新版(Spark2.x)完整的代码示例. 关于UDF:UDF:User Defined Function,用户自定义函数 创建测试用DataFrame spark2.0创建DataFrame // 构造测试数据,有两个字段.名字和年龄 val userData = Array((), (), (), ()) //创建测试df

SparkSQL采用Spark on Hive模式,hive只负责数据存储,Spark负责对sql命令解析执行. SparkSQL基于Dataset实现,Dataset是一个分布式数据容器,Dataset中同时存储原始数据和元数据(schema) Dataset的底层封装了RDD,Row类型的RDD就是Dataset< Row >,DataFrame Dataset数据源包括:json,JDBC,hive,parquet,hdfs,hbase,avro... API 自带API Dataset

Spark详解(06) - SparkSQL Spark SQL概述 什么是Spark SQL Spark SQL是Spark用于结构化数据(Structured Data)处理的Spark模块. (1)半结构化数据(日志数据): 001    zhangsan     18 (2)结构化数据(数据库数据): id name age 001 zhangsan 18 为什么要有Spark SQL Hive on Spark:Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化,语法是HQL语法,执行引擎

[TOC] 1, 环境 CentOS, MySQL, Redis, Nodejs 2, Redis简介 Redis是一个开源的K-V内存数据库,它的key可以是string/set/hash/list/...,因为是基于内存的,所在访问速度相当快. 3, Gearman简介 Gearman是一个开源的Map/Reduce分布式计算框架,具有丰富的client sdk,而且它支持MySQL UDF. Gearman工作图 Gearman调用流程 Gearman集群 从图中可以看出貌似Gearman

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

package big.data.analyse.udfudaf import org.apache.spark.sql.types.{IntegerType, StringType, StructField, StructType} import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession} /** * Created by zhen on 2018/11/25. */ object SparkUdfUdaf { def isAdult(age : Int)

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

注册UDF do.pig的内容如下: register /xx/yy.jar data = load 'data'; result = foreach data generate aa.bb.Upper($0); dump result; register的路径可以是本地路径,也可以是hdfs路径 register hdfs://pig/xx/yy.jar 如果是pig -Dudf.import.list=aa.bb,在引用UDF时可以不用包路径: register /xx/yy.jar dat

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&