转自:http://lxw1234.com/archives/2015/04/176.htm,Hive分析窗口函数(一) SUM,AVG,MIN,MAX 之前看到大数据田地有关于max()over(partition by)的用法,今天恰好工作中用到了它,但是使用中遇到了一个问题:在max(rsrp)over(partition by buildingid,height) as max_rsrp返回的结果不是分组中的最大值.最中找到了问题的原因:max_rsrp数据类型为string而不是dou

hive自定义UDTF函数叉分函数 1.介绍 从聚合体日志中需要拆解出来各子日志数据,然后单独插入到各日志子表中.通过表生成函数完成这一过程. 2.定义ForkLogUDTF 2.1 HiveUtil工具类 package com.oldboy.umeng.hive.util; import com.oldboy.umeng.common.domain.AppStartupLog; import org.apache.hadoop.hdfs.protocol.RollingUpgradeInfo

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

Hive 自定义函数 UDF UDTF UDAF 1.UDF:用户定义(普通)函数,只对单行数值产生作用: UDF只能实现一进一出的操作. 定义udf 计算两个数最小值 public class Min extends UDF { public Double evaluate(Double a, Double b) { if (a == null) a = 0.0; if (b == null) b = 0.0; if (a >= b) { return b; } else { return a

前言: hive本身提供了丰富的函数集, 有普通函数(求平方sqrt), 聚合函数(求和sum), 以及表生成函数(explode, json_tuple)等等. 但不是所有的业务需求都能涉及和覆盖到, 因此hive提供了自定义函数的接口, 方便用户扩展. 自己好像很久没接触hadoop了, 也很久没博客了, 今天趁这个短期的项目, 对hive中涉及的自定义函数做个笔记. 准备: 编写hive自定义函数前, 需要了解下当前线上hive的版本. hive --vesion 比如作者使用到的hive

hive 支持自定义UDF,UDTF,UDAF函数 以自定义UDF为例: 使用一个名为evaluate的方法 package com.hive.custom; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; public class XiaoUDF extends UDF { /** * 值加1000 * @param i * @return val */ public Int

hive -- 自定义函数和Transform UDF操作单行数据, UDAF:聚合函数,接受多行数据,并产生一个输出数据行 UDTF:操作单个数据 使用udf方法: 第一种: add jar xxx.jar cteate temporary function 方法名; 注销一个jar方法:drop temporay function 方法名: 第二种:写一个脚本 vi cat hive_init add jar /home/data/xxx.jar create temporary fucnt

一.内置函数的使用 查看当前hive版本支持的所有内置函数 show function; 查看某个函数的使用方法及作用,比如查看upper函数 desc function upper; 查看upper函数更为详细的信息 desc function extended upper; 转换为小写: lower() 查询emp表中员工姓名,员工姓名小写显示 select empno, ename, lower(ename) from emp; 字符串连接: concat() 查询emp表,将员工姓名追加

首先什么是UDF,UDF的全称为user-defined function,用户定义函数,为什么有它的存在呢?有的时候 你要写的查询无法轻松地使用Hive提供的内置函数来表示,通过写UDF,Hive就可以方便地插入用户写的处理代码并在查询中使用它们,相当于在HQL(Hive SQL)中自定义一些函数,首先UDF必须用java语言编写,Hive本身就是用java写的. 编写UDF需要下面两个步骤: 1.继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF 2.实现evaluate函数,这

A left join B, 这个B会连到A. 如<A1,B>, <A2,B>,在处理第一条记录的时候将B.clear(),则第二条记录的B是[]空的这是自定义UDF函数必须注意的, 简单地说: 不要去操作参数. 让框架去负责.

说明:本文依据网络转载整理而成,因为时间关系,其中原理暂时并未深入研究,只是整理备份留个记录而已. 目标:在SQL Server中自定义聚合函数,在Group BY语句中 ,不是单纯的SUM和MAX等运算,可以加入拼接字符串. 环境: 1:Sqlserver 2008 R2 2:Visual Studio 2013 第一部分: .net代码: using System; using System.Data; using Microsoft.SqlServer.Server; using Syst

前言 上一节我们讲完原始查询如何防止SQL注入问题同时并提供了几种方式.本节我们继续来讲讲EF Core 2.0中的新特性自定义标量函数. 自定义标量函数两种方式 在EF Core 2.0中我们可以将方法映射到数据库中的标量函数,我们可在LINQ中调用此方法并会被正确翻译成SQL语句,这为编写数据访问层的开发人员提供了一个很棒的功能来创建一个方法并在其上应用DbFunction特性即可.该属性会将静态CLR方法映射到数据库函数,以便可以在LINQ查询中使用此方法.默认情况下,数据库函数中的CLR

今天工作中看见别人写的自定义聚集函数,所以一门心思的想搞懂,就在网上找资料了. 自定义聚集函数 自定义聚集函数接口简介 Oracle提供了很多预定义好的聚集函数,比如Max(), Sum(), AVG(), 但是这些预定义的聚集函数基本上都是适应于标量数据(scalar data), 对于复杂的数据类型,比如说用户自定义的Object type, Clob等, 是不支持的. 但是,幸运的是, 用户可以通过实现Oracle的Extensibility Framework中的ODCIAggregat

一.SQL函数 能够在SQL语句中调用的函数(方法) ,用来实现一些小功能 聚合函数 能够把多行数据聚合成一个值(统计) count()    计数,计算数据条数 max()      计算最大值 main()     计算最小值 avg()      计算平均值 sum()     计算总和 Group_cancat   用 ,  连接多个数据 运行实例 SELECT  GROUP_CONCAT(name) FROM goods  如图 数学函数 字符串函数 concat(str1,str2,

自定义UDF函数应用异常 版权声明:本文为yunshuxueyuan原创文章.如需转载请标明出处: http://www.cnblogs.com/sxt-zkys/QQ技术交流群:299142667 定义函数PlatformConvert: 实现传入hive表中string类型字段,通过查询中间表,返回int类型主键id值 public class PlatformConvert extends UDF{ public IntWritable evaluate(Text s) throws Ex

近日由于工作所需,需要使用到Pig来分析线上的搜索日志数据,散仙本打算使用hive来分析的,但由于种种原因,没有用成,而Pig(pig0.12-cdh)散仙一直没有接触过,所以只能临阵磨枪了,花了两天时间,大致看完了pig官网的文档,在看文档期间,也是边实战边学习,这样以来,对pig的学习,会更加容易,当然本篇不是介绍如何快速学好一门框架或语言的文章,正如标题所示,散仙打算介绍下如何在Pig中,使用用户自定义的UDF函数,关于学习经验,散仙会在后面的文章里介绍. 一旦你学会了UDF的使用,就意味

代码地址:https://gitee.com/nltxwz_xxd/abc_bigdata 一.flink编程方法 获取执行环境(execution environment) 加载/创建初始数据集 对数据集进行各种转换操作(生成新的数据集) 指定将计算的结果放到何处去 触发APP执行 flink的计算方式和spark一样都是惰性的 Flink APP都是延迟执行的 只有当execute()被显示调用时才会真正执行 本地执行还是在集群上执行取决于执行环境的类型 好处:用户可以根据业务构建复杂的应用

Hive执行count函数失败 1.现象: 0: jdbc:hive2://192.168.137.12:10000> select count(*) from emp; INFO : Number of reduce tasks determined at compile time: 1 INFO : In order to change the average load for a reducer (in bytes): INFO : set hive.exec.reducers.bytes

Hive 自定义UDF操作步骤 需要自定义类,然后继承UDF 然后在方法envluate()方法里面实现具体的业务逻辑,打包上传到linux(以免出错打包成RunningJar) 一.创建临时函数 (1)add jar /udf/xxx.jar (2)Create temporary function mytest as '包名.类名' (3)显示UDF函数 show functions like mytest (4)删除临时函数 drop temporaray function mytest;