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…

一.简介 Spark SQL 提供了以下三大功能. (1) Spark SQL 可以从各种结构化数据源(例如 JSON.Hive.Parquet 等)中读取数据. (2) Spark SQL 不仅支持在 Spark 程序内使用 SQL 语句进行数据查询,也支持从类似商业智能软件 Tableau 这样的外部工具中通过标准数据库连接器(JDBC/ODBC)连接 SparkSQL 进行查询. (3) 当在 Spark 程序内使用 Spark SQL 时,Spark SQL 支持 SQL 与常规的 Py…

*以下内容由<Spark快速大数据分析>整理所得. 读书笔记的第六部分是讲的是Spark SQL和Beeline. Spark SQL是Spark用来操作结构化和半结构化数据的接口. 一.在应用中使用Spark SQL 二.Spark SQL UDF VS. Hive UDF 三.Beeline 一.在应用中使用Spark SQL Spark SQL提供了一种特殊的RDD,叫作SchemaRDD.SchemaRDD是存放Row对象的RDD,每个Row对象代表一行记录.SchemaRDD还包含记…

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…

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…

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&…

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…