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

在鞋厂的第一个任务,拆表.需要把订单表按照开始日期和结束日期拆分成多条记录,挺新鲜的~ transform方式,使用到了python. (1)把hive表的数据传入,通过python按照日期循环处理,返回多条记录. (2)生成序列表,然后采用cross join的方式,在hive端生成多条记录,再根据日期和序列进行处理. udf方式,更容易操作,我个人习惯使用Java.udf传入开始日期和结束日期,返回时间范围的数组. 再通过lateral view的方式处理. 另外,针对这个需求,对比了cro

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.UDF:用户自定义函数.可以自定义类实现UDFX接口 示例代码:Java: package com.wjy.df; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; import or

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 自定

一 自定义函数UDF 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

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 自定

最近做一个oracle项目迁移工作,跟着spark架构师学着做,进行一些方法的总结. 1.首先,创建SparkSession对象(老版本为sparkContext) val session = SparkSession.builder().appName("app1").getOrCreate() 2.数据的更新时间配置表,选用mysql,就是说每次结果数据计算写入mysql后,还会将此次数据的更新时间写入数据配置表. 那么在代码里,需要创建配置表的case class,配置与构造数据

如何使用hive的udf 可以使用spark-sql --jars /opt/hive/udf.jar,指定udf的路径 还可以在spark-default.conf里指定spark.jars /opt/hive/udf.jar Truncated the string representation of a plan since it was too large 在spark-default.conf 里设置 spark.sql.debug.maxToStringFields 2000 spa

前言 本文介绍如何在Spark Sql和DataFrame中使用UDF,如何利用UDF给一个表或者一个DataFrame根据需求添加几列,并给出了旧版(Spark1.x)和新版(Spark2.x)完整的代码示例. 关于UDF:UDF:User Defined Function,用户自定义函数 创建测试用DataFrame spark2.0创建DataFrame // 构造测试数据,有两个字段.名字和年龄 val userData = Array((), (), (), ()) //创建测试df

这一节我们将介绍使用DeltaStreamer工具从外部源甚至其他Hudi数据集摄取新更改的方法, 以及通过使用Hudi数据源的upserts加快大型Spark作业的方法. 对于此类数据集,我们可以使用各种查询引擎查询它们. 写操作 在此之前,了解Hudi数据源及delta streamer工具提供的三种不同的写操作以及如何最佳利用它们可能会有所帮助. 这些操作可以在针对数据集发出的每个提交/增量提交中进行选择/更改. UPSERT(插入更新) :这是默认操作,在该操作中,通过查找索引,首先将输

问:udf在sparksql 里面的作用是什么呢? 答:oracle的存储过程会有用到定义函数,那么现在udf就相当于一个在sparksql用到的函数定义: 第二个问题udf是怎么实现的呢? registerFunction(name, f,  returnType=StringType) name – name of the UDF f – python function returnType – a DataType object 首先我们从官网的例子去理解: >>> from py

使用java开发一个helloworld级别UDF,打包成udf.jar,存放在/home/hadoop/lib下,代码如下: package com.luogankun.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; public class HelloUDF extends UDF { public String evaluate(String str) { try { return "HelloWorld " + str; } ca

一.前述 SparkSql中自定义函数包括UDF和UDAF UDF:一进一出  UDAF:多进一出 (联想Sum函数) 二.UDF函数 UDF:用户自定义函数,user defined function * 根据UDF函数参数的个数来决定是实现哪一个UDF  UDF1,UDF2....UDF1xxx    * UDF1 传一个参数  UDF2传两个参数..... sqlContext.udf().register("StrLen", new UDF1<String,Integer

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

UDF是SQL中很常见的功能,但在Spark-1.6及之前的版本,只能创建临时UDF,不支持创建持久化的UDF,除非修改Spark源码.从Spark-2.0开始,SparkSQL终于支持持久化的UDF.讲解SparkSQL中使用UDF和底层实现的原理. 1. 临时UDF 创建和使用方法: create temporary function tmp_trans_array .jar'; , ; 实现原理,在org.apache.spark.sql.execution.command.CreateF

调用sqlContext.udf.register() 此时注册的方法 只能在sql()中可见,对DataFrame API不可见 用法:sqlContext.udf.register("makeDt", makeDT(_:String,_:String,_:String)) 示例: def makeDT(date: String, time: String, tz: String) = s"$date $time $tz" sqlContext.udf.regis

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":

Hive中没有定义专门的数据格式,数据格式可以由用户指定,用户定义数据格式需要指定三个属性:列分隔符(通常为空格.”\t”.”\x001″).行分隔符 (”\n”)以及读取文件数据的方法(Hive 中默认有三个文件格式 TextFile,SequenceFile 以及 RCFile).由于在加载数据的过程中,不需要从用户数据格式到 Hive 定义的数据格式的转换,因此,Hive 在加载的过程中不会对数据本身进行任何修改,而只是将数据内容复制或者移动到相应的 HDFS 目录中.而在数据库中,不同的

package cn.piesat.test import org.apache.spark.sql.SparkSession import scala.collection.mutable.ArrayBuffer object SparkSQLTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark=SparkSession.builder().appName("sparkSql").master("local[4]&

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: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