UDF User-Defined-Function 自定义函数 .一进一出: 背景 系统内置函数无法解决实际的业务问题,需要开发者自己编写函数实现自身的业务实现诉求. 应用场景非常多,面临的业务不同导致个性化实现很多,故udf很需要. 意义 函数扩展得到解决,极大丰富了可定制化的业务需求. IO要求-要解决的问题 in:out=1:1,只能输入一条记录当中的数据,同时返回一条处理结果. 属于最常见的自定义函数,像cos,sin,substring,indexof等均是如此要求 实现步骤(Java

1.UDF:用户定义(普通)函数,只对单行数值产生作用: 继承UDF类,添加方法 evaluate() /** * @function 自定义UDF统计最小值 * @author John * */ 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; }

FROM : http://hugh-wangp.iteye.com/blog/1472371 自己写代码时候的利用到的模板   UDF步骤: 1.必须继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF 2.必须实现evaluate函数,evaluate函数支持重载 <span style="font-size: x-small;">package com.alibaba.hive.udf; import org.apache.hadoop.hive.

1.hive中基本操作: DDL,DML 2.hive中函数 User-Defined Functions : UDF(用户自定义函数,简称JDF函数)UDF: 一进一出  upper  lower substring(进来一条记录,出去还是一条记录)UDAF:Aggregation(用户自定的聚合函数)  多进一出  count max min sum ...UDTF: Table-Generation  一进多出 3.举例 show functions显示系统支持的函数 行数举例:split

原博文出自于:http://blog.csdn.net/longzilong216/article/details/23921235(暂时) 感谢! 自己写代码时候的利用到的模板   UDF步骤: 1.必须继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF 2.必须实现evaluate函数,evaluate函数支持重载 <span style="font-size: x-small;">package com.alibaba.hive.udf; imp

参考文章: https://www.cnblogs.com/itxuexiwang/p/6264547.html https://www.cnblogs.com/eRrsr/p/6096989.html 侵删 1.UDF,UDAF,UDTF区别 UDF:最简单的自定义,实现一对一,输入一行数据输出一行数据 UDAF:自定义聚合函数,实现多对一,输入多行数据输出一行数 UDTF:用来实现一行输入多行输出,这次先不讲 2.UDF开发 要点:1.UDF类需要继承org.apache.hadoop.hi

UDF(user defined functions) 用于处理单行数据,并生成单个数据行. PS: l 一个普通UDF必须继承自“org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF”.l 一个普通UDF必须至少实现一个evaluate()方法,evaluate函数支持重载. 主要步骤如下: 步骤1 把以上程序打包成AddDoublesUDF.jar,并上传到HDFS指定目录下(如“ /user/hive_examples_jars/” )且创建函数的用户与使用函数的用户有该文

一.UDF 1.UDF UDF:User Defined Function.用户自定义函数. 2.scala案例 package cn.spark.study.sql import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.

Spark 版本 2.3 文中测试数据(json) {"name":"lillcol", "age":24,"ip":"192.168.0.8"} {"name":"adson", "age":100,"ip":"192.168.255.1"} {"name":"wuli&quo

目录 一.UDF(一进一出) 二.UDAF(多近一出) spark2.X 实现方式 案例 ①继承UserDefinedAggregateFunction,实现其中的方法 ②创建函数对象,注册函数,在sql中使用 spark3.X实现方式 案例 ①继承Aggregator [-IN, BUF, OUT],声明泛型,实现其中的方法 ②创建函数对象,注册函数,在sql中使用 一.UDF(一进一出) 步骤 ① 注册UDF函数,可以使用匿名函数. ② 在sql查询的时候使用自定义的UDF. 示例 impo

udf udaf udtf 使用方式 hiverc文件 1.jar包放到安装日录下或者指定目录下 2.${HIVE_HOME}/bin目录下有个.hiverc文件,它是隐藏文件. 3.把初始化语句加载到文件中 vi .hiverc add jar /liguodong/UDFTest.jar; create temporary function bigthan as 'UDFDemo.UDFTest'; 然后打开hive时,它会自动执行.hiverc文件.

原文链接:http://click.aliyun.com/m/13990/ UDF全称User Defined Function,即用户自定义函数.MaxCompute提供了很多内建函数来满足用户的计算需求,同时用户还可以创建自定义函数来满足定制的计算需求.用户能扩展的UDF有三种:UDF(User Defined Scalar Function),UDTF(User Defined Table Valued Function)和UDAF(User Defined Aggregation Fun

Hadoop概要 到底是业务推动了技术的发展,还是技术推动了业务的发展,这个话题放在什么时候都会惹来一些争议. 随着互联网以及物联网的蓬勃发展,我们进入了大数据时代.IDC预测,到2020年,全球会有44ZB的数据量. 传统存储和技术架构无法满足需求 .在2013年出版的<大数据时代>一书中,定义了大数据的5V特点:Volume(大量).Velocity(高速).Variety(多样).Value(低价值密度).Veracity(真实性). 大数据学习群:119599574 当我们把时间往回看

一.基本概念 Hive用于解决海量结构化日志的数据统计问题. Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具.本质是将HQL(Hive的查询语言)转化成MapReduce程序. HIve处理的数据存储在HDFS HIve分析数据底层的默认实现是MapReduce 执行程序运行在Yarn上 Hive的优缺点 优点: 可以快速进行数据分析,不需要写MapReduce程序. MapReduce适合处理大数据,不适合处理小数据 缺点: HQL表达能力有限,迭代式算法不能表达,粒度较粗,调优比较困难. 自定

Hive 笔试题 考试时间: 姓名:____________ 考试成绩:____________ 考试时长:180 分钟 注意事项: 1. 自主答题,不能参考任何除本试卷外的其它资料. 2. 总成绩共 200 分,共 20 题,每题 10 分,注意条理清楚.简明扼要.重点突出. 1. Hive 的架构设计与运行流程,及其各模块的主要作用是什么,请画出架构图 2. Hive 的数据模型组成,及各组成模块的应用场景,请简要描述 3. Hive 支持的文件格式和压缩格式,及其各自的特点? 4. Hiv

Hive与HBase的区别Hive架构原理Hive的数据模型及各模块的应用场景Hive支持的文件格式和压缩格式及各自特点Hive内外表的区分方法及内外部差异Hive视图如何创建.特点及应用场景Hive常用命令及作用Hive常用的10个系统函数及作用简述UDF/UDAF/UDTF是什么,各自解决问题及应用场景Hive设置配置参数的方法,列举8个常用配置Hive数据倾斜的原因及主要解决方法Hive优化策略向Hive中传入变量的方式Hive动态分区Hive手写SQL案例Hive分析窗口函数 Hive函

A curated list of amazingly awesome Hadoop and Hadoop ecosystem resources. Inspired by Awesome PHP, Awesome Pythonand Awesome Sysadmin Awesome Hadoop Hadoop YARN NoSQL SQL on Hadoop Data Management Workflow, Lifecycle and Governance Data Ingestion an

1.简介 Hive是数据仓库平台,构建在Hadoop之上用来处理结构化数据.Hive是一个SQL解析引擎,能够将SQL语句转化成MapReduce作业并在Hadoop上执行,从而使得查询和分析更加方便.Hive是Facebook开发.2008年贡献给Apache,成为开源项目. 2.应用 由上图可见,hive的诞生可以很降低开发人员运用mapreduce计算框架的门槛,通过熟悉的SQL语句来实现复杂的mapreduce代码的编写,从而降低开发难度提高开发效率. Hive适用于海量结构化数据的离线

很多刚初次接触MaxCompute的用户,面对繁多的产品文档内容以及社区文章,往往很难快速.全面了解MaxCompute产品全貌.同时,很多拥有大数据开发经验的开发者,也希望能够结合自身的背景知识,将MaxCompute产品能力与开源项目.商业软件之间建立某种关联和映射,以快速寻找或判断MaxCompute是否满足自身的需要,并结合相关经验更轻松地学习和使用产品. 本文将站在一个更宏观的视角来分主题地介绍MaxCompute产品,以期读者能够通过本文快速获取对MaxCompute产品的认识. 概

转自:http://blog.csdn.net/zhoudaxia/article/details/8842576 1.安装与配置 Hive是建立在Hadoop上的数据仓库软件,用于查询和管理存放在分布式存储上的大规模数据集.它提供: (1)一系列的工具,可以方便地对数据进行提取/转化/加载(ETL): (2)一种可以对各种数据格式上进行结构化的机制: (3)存取存放在Apache HDFS或其他存储系统如Apache HBase上的文件: (4)通过MapReduce执行查询功能. Hive