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

一:程序 1.需求 实现一个求平均值的UDAF. 这里保留Double格式化,在完成求平均值后与系统的AVG进行对比,观察正确性. 2.SparkSQLUDFDemo程序 package com.scala.it import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.math.BigDecimal.RoundingMode object

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

自定义udaf函数的代码框架 //首先继承一个类AbstractGenericUDAFResolver,然后实现里面的getevaluate方法 public GenericUDAFEvaluator getEvaluator(TypeInfo[] parameters) throws SemanticException {} //在类里面再定义一个内部类继承GenericUDAFEvaluator并重写里面的几个方法 public ObjectInspector init(Mode m, Ob

1 UDF对每个值进行处理: 2 UDAF对分组后的每个值处理(必须分组) SparkConf sparkConf = new SparkConf() .setMaster("local") .setAppName("MySqlTest"); JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext(sparkConf); SQLContext sqlContext = new SQLContext(javaS

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.

sparkSQL 也允许用户自定义函数,包括 UDF.UDAF,但没有 UDTF 官方 API class pyspark.sql.UDFRegistration(sparkSession)[source] register(name, f, returnType=None)[source] Register a Python function (including lambda function) or a user-defined function as a SQL function. Pa

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

一.sparksql读取数据源的过程 1.spark目前支持读取jdbc,hive,text,orc等类型的数据,如果要想支持hbase或者其他数据源,就必须自定义 2.读取过程 (1)sparksql进行 session.read.text()或者 session.read .format("text") .options(Map("a"->"b")).load("") read.方法:创建DataFrameReade

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

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)和抽象类GenericUDAFEvaluator.         这里用AbstractGenericUDAFResolver做说明. public abstract class AbstractGenericUDAFResolver implements G

自定义用户函数有两种方式,区别:是否使用强类型,参考demo:https://github.com/asker124143222/spark-demo 1.不使用强类型,继承UserDefinedAggregateFunction package com.home.spark import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SparkSession} import org.apache.

Hive是一种构建在Hadoop上的数据仓库,Hive把SQL查询转换为一系列在Hadoop集群中运行的MapReduce作业,是MapReduce更高层次的抽象,不用编写具体的MapReduce方法.Hive将数据组织为表,这就使得HDFS上的数据有了结构,元数据即表的模式,都存储在名为metastore的数据库中. 可以在hive的外壳环境中直接使用dfs访问hadoop的文件系统命令. Hive可以允许用户编写自己定义的函数UDF,来在查询中使用.Hive中有3种UDF: UDF:操作单个

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

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

Hive函数介绍HQL内嵌函数只有195个函数(包括操作符,使用命令show functions查看),基本能够胜任基本的hive开发,但是当有较为复杂的需求的时候,可能需要进行定制的HQL函数开发.HQL支持三种方式来进行功能的扩展(只支持使用java编写实现自定义函数),分别是:UDF(User-Defined Function).UDAF(User-Defined Aggregate Function)和UDTF(User-Defined Table-Generating Function

1介绍 Hive自定义函数包括三种UDF.UDAF.UDTF UDF(User-Defined-Function) 一进一出 UDAF(User- Defined Aggregation Funcation) 聚集函数,多进一出.Count/max/min UDTF(User-Defined Table-Generating Functions)  一进多出,如lateral view explore) 使用方式 :在HIVE会话中add 自定义函数的jar文件,然后创建function继而使用

UDF User-Defined-Function 自定义函数 .一进一出: 背景 系统内置函数无法解决实际的业务问题,需要开发者自己编写函数实现自身的业务实现诉求. 应用场景非常多,面临的业务不同导致个性化实现很多,故udf很需要. 意义 函数扩展得到解决,极大丰富了可定制化的业务需求. IO要求-要解决的问题 in:out=1:1,只能输入一条记录当中的数据,同时返回一条处理结果. 属于最常见的自定义函数,像cos,sin,substring,indexof等均是如此要求 实现步骤(Java

[源码解析] Flink UDAF 背后做了什么 目录 [源码解析] Flink UDAF 背后做了什么 0x00 摘要 0x01 概念 1.1 概念 1.2 疑问 1.3 UDAF示例代码 0x02 批处理 2.1 代码 2.2 计划生成 2.3 执行 2.4 状态管理 2.5 总结 0x03 流处理 3.1 示例代码 3.2 计划生成 3.3 执行 & 状态管理 3.3.1 接受到一个新输入 3.3.2 windowState & UDAF执行 3.3.3 State & 结果