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 No

Spark SQL 自定义函数类型 一.spark读取数据 二.自定义函数结构 三.附上长长的各种pom 一.spark读取数据 前段时间一直在研究GeoMesa下的Spark JTS,Spark JTS支持用户自定义函数,然后有一份数据,读取文件: package com.geomesa.spark.SparkCore import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.types.{ArrayType, D

Spark SQL内置函数官网API:http://spark.apache.org/docs/latest/api/scala/index.html#org.apache.spark.sql.functions%24 平常在使用mysql的时候,我们在写SQL的时候会使用到MySQL为我们提供的一些内置函数,如数值函数:求绝对值abs().平方根sqrt()等,还有其它的字符函数.日期函数.聚合函数等等.使我们利用这些内置函数能够快速实现我们的业务逻辑.在SparkSQL里其实也为我们提供了近

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

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&

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

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

一.分析 Spark提供了非常丰富的算子,可以实现大部分的逻辑处理,例如,要实现行转列,可以用hiveContext中支持的concat_ws(',', collect_set('字段'))实现.但是这有明显的局限性[sqlContext不支持],因此,基于编码逻辑或自定义聚合函数实现相同的逻辑就显得非常重要了. 二.列转行代码实现 package utils import com.hankcs.hanlp.tokenizer.StandardTokenizer import org.apach

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

1 涉及到的API BaseRelation: In a simple way, we can say it represents the collection of tuples with known schema TableScan: provides a way to scan the data and generates the RDD[Row] from the data RelationProvider: takes a list of parameters and returns

.agg(expers:column*) 返回dataframe类型 ,同数学计算求值 df.agg(max("age"), avg("salary")) df.groupBy().agg(max("age"), avg("salary")) . agg(exprs: Map[String, String])  返回dataframe类型 ,同数学计算求值 map类型的 df.agg(Map("age" -

原文链接: https://www.toutiao.com/i6770870821809291788/ Hive和mapreduce相关的排序和运行的参数 1.设置每个reduce处理的数据量(单位是字节) 我们在hive中查看下 配置文件hive-site.xml.template 我们打开配置文件可以看到 这是256MB 如果超过1G,将使用4个reducers 2.设置最大运行的reduce的个数 同上我们可以在配置中找到下面的内容 复制到记事本里,简化了描述,从配置中我们可以看到默认re

--商品筛选时判断品牌ID是否存在 --select dbo.isValite(94,94)create function isValite(@brandId int,@bId int)returns intas begin Declare @rNumber int if @brandId = @bId set @rNumber = 1 else set @rNumber = 0 if @bId = 0 set @rNumber = 1 return @rNumberendgo --判断商品筛选

Create function [dbo].[FUN_GenerateTime] ( @begin_date datetime, -- 起始时间 @end_date datetime -- 结束时间 ) ),Monthday datetime) as begin with maco as ( select datename(dw,@begin_date) AS Weekday,@begin_date AS Monthday union all ),Monthday from maco <=@en

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

基于Spark1.3.0的Spark sql三个核心部分: 1.可以架子啊各种结构化数据源(JSON,Hive,and Parquet) 2.可以让你通过SQL,saprk内部程序或者外部攻击,通过标准的数据库连接(JDBC/ODBC)连接spark,比如一个商业智能的工具Tableau 3.当你通过使用spark程序,spark sql提供丰富又智能的SQL或者regular Python/Java/Scala code,包括 join RDDS ,SQL tables ,使用SQL自定义用户

//创建得分窗口字典 var dict= new mutable.HashMap[Double, Int]() ){ dict.put(result_Score(i),i) } //自定义Udf函数 添加一列 sparkHiveSession.udf.register("getWindow", (ss11: Double) => { val winno:Int = dict(ss11) winno }) map (k -> v) map类型传进来一个k,获取v 如果这个k本

一.概述 1.需求分析 数据格式: 日期 用户 搜索词 城市 平台 版本 需求: 1.筛选出符合查询条件(城市.平台.版本)的数据 2.统计出每天搜索uv排名前3的搜索词 3.按照每天的top3搜索词的uv搜索总次数,倒序排序 4.将数据保存到hive表中 ###数据 keyword.txt 2018-10-1:leo:water:beijing:android:1.0 2018-10-1:leo1:water:beijing:android:1.0 2018-10-1:leo2:water:b

7. 函数 7.1 系统内置函数 查看系统自带的函数:show functions; 显示自带的函数的用法:desc function upper(函数名); 详细显示自带的函数的用法:desc function extended upper; 7.2 自定义函数 根据用户自定义函数类别,分为以下三种: UDF(User Defined Function): 一进一出: UDAF(User Defined Aggregation Function): 聚合函数(多进一出),类似于:max/min

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

一.前述 SparkSQL中的UDF相当于是1进1出,UDAF相当于是多进一出,类似于聚合函数. 开窗函数一般分组取topn时常用. 二.UDF和UDAF函数 1.UDF函数 java代码: SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setMaster("local"); conf.setAppName("udf"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); SQLCon