在window10下安装了hadoop,用ida创建maven项目. <properties> <spark.version>2.2.0</spark.version> <scala.version>2.11</scala.version> <java.version>1.8</java.version> </properties> <dependencies> <dependency>

Mybatis传入参数类型为Map   mybatis更新sql语句: ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 <update id="publishT00_notice" parameterType="Map"> update test set createdate = #{createdate}, creator = #{creator} where id in <foreach collection="ids" item=

如果某个controller的某个接口的参数特别多,也可以使用map的方式来接收参数,接收之后使用get方法获取即可. 1)get请求方式,定义map接收方式 @RequestParam(required = false) Map map 2)post请求方式,定义map接收方式 @RequestBody Map map

下面是页面代码: <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8" pageEncoding="UTF-8"%> <%@include file="/context/mytags.jsp"%> <% String deptIds = (String)request.getAttribute("departIds

UDF:User Definition Function 一.function #查看自带的函数 hive (db_hive)> show functions; #查看一个函数的详细用法 hive (db_hive)> desc function extended split; OK tab_name split(str, regex) - Splits str around occurances that match regex Example: > SELECT split('one

开发中经常会碰到将IP转为地域的问题,所以以下记录Hive中自定义UDF来解析IP. 使用到的地域库位maxmind公司的geoIP2数据库,分为免费版GeoLite2-City.mmdb和收费版GeoIP2-City.mmdb,不管哪个版本,开发的接口都是相同. 开发环境: hive-2.3.0 hadoop 2.7.3 jdk 1.8 1. 新建maven项目regionParse,加入以下依赖包 <dependency> <groupId>org.apache.hive<

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

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

三  Hive 自定义函数UDF和Transform 开篇提示: 快速链接beeline的方式: ./beeline -u jdbc:hive2://hadoop1:10000 -n hadoop 1.自定义函数UDF 当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时,此时就可以考虑使用用户自定义函数(UDF:user-defined function) UDF  作用于单个数据行,产生一个数据行作为输出.(数学函数,字符串函数) 2开发实例 2.1 原始数据格式 {"movie":

map自定义键值类型 改变Map的默认比较方式 https://www.cnblogs.com/zjfdlut/archive/2011/08/12/2135698.html 大家知道,STL中的map底层是用红黑树实现的,其泛型原型如下: template <class _Key, class _Tp, class _Compare, class _Alloc>class map { ...... } 其中_Key表示比较的键(key),_Tp表示值(value),_Compare表示比较方

1 包的使用 // 为了便于组织代码,同一种类型的代码,写在同一个包下,便于管理 // 定义包 -新建一个文件夹 -内部有很多go文件 -在每个go文件的第一行,都要声明包名,并且包名必须一致 -在一个文件夹(同级)下只能有一个包 -在同一个包下,变量和函数都是共享的(一个包相当于一个go文件) -在一个包下,不能重复定义变量和函数 -除了main包,其他都是用来被导入使用的 -无论是函数,还是变量,大写字母开头表示导出,可以在其他包使用 -尽量包名就是文件夹名 // 老版本的gopath和现在

https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF#LanguageManualUDF-CollectionFunctions --首先进行一些基础配置设置: SET mapred.job.queue.name=queue3; SET hbase.client.scanner.caching=5000; SET hbase.zookeeper.quorum=datanode06,datanode07,datano

Hive支持自定义map与reduce script.接下来我用一个简单的wordcount例子加以说明.使用Python开发(如果使用Java开发,请看这里). 开发环境: python:2.7.5 hive:2.3.0 hadoop:2.8.1 一.map与reduce脚本 map脚本(mapper.py) #!/usr/bin/python import sys import re while True: line = sys.stdin.readline().strip() if not

Hive支持自定义map与reduce script.接下来我用一个简单的wordcount例子加以说明. 如果自己使用Java开发,需要处理System.in,System,out以及key/value的各种逻辑,比较麻烦.有人开发了一个小框架,可以让我们使用与Hadoop中map与reduce相似的写法,只关注map与reduce即可.如今此框架已经集成在Hive中,就是$HIVE_HOME/lib/hive-contrib-2.3.0.jar,hive版本不同,对应的contrib名字可能

Hadoop生态圈-Hive的自定义函数之UDF(User-Defined-Function) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.

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;

map集合类型的参数 若mapper接口中的方法需要的参数为多个时,此时可以手动创建map集合, 将这些数据放在map中 只需要通过${}和#{}访问map集合的键就可以获取相对应的值,注意${}需要手动加单引号 实体类类型的参数 若mapper接口中的方法参数为实体类对象时 此时可以使用${}和#{},通过访问实体类对象中的属性名获取属性值,注意${}需要手动加单引号

一 新建JAVA项目 并添加 hive-exec-2.1.0.jar 和hadoop-common-2.7.3.jar hive-exec-2.1.0.jar 在HIVE安装目录的lib目录下 hadoop-common-2.7.3.jar在hadoop的安装目录下的\share\hadoop\common 二 编一个一个类并继承UDF 并重写evaluate方法 下面以rownum为例 package com.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec

一.词义解析 UDF(User-Defined-Function) 一进一出 UDAF(User- Defined Aggregation Funcation) 多进一出 (聚合函数,MR) UDTF(User-Defined Table-Generating Functions)  一进多出(生成多行结果) 二.UDF 1.注意事项 a)自定义UDF需要继承org.apache.hadoop.hive.ql.UDF. b)需要实现evaluate函. c)evaluate函数支持重载. 2.代

Hive的自定义函数无法满足实际业务的需要,所以为了扩展性,Hive官方提供了自定义函数来实现需要的业务场景. 1.定义 (1)udf(user defined function):  自定义函数,特点是输入一行,输出一行 (2)udaf(user defined aggregation function):自定义聚合函数,特点是输入多行,输出一行 (3)udtf(User-Defined Table-Generating Functions):自定义拆分函数,特点是输入一行,输出多行 2.使用

hive作为一个sql查询引擎,自带了一些基本的函数,比如count(计数),sum(求和),有时候这些基本函数满足不了我们的需求,这时候就要写hive hdf(user defined funation),又叫用户自定义函数. UDF 创建与使用步骤 继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类,实现evaluate方法: 打jar包上传到集群,通过create temporary function创建临时函数,不加temporary就创建了一个永久函数: 通过s