在这里,我们定义与Spark数据类型绑定的变量名: $SPARK_HOME/bin/spark-shell scala> import org.apache.spark.sql.types._ import org.apache.spark.sql.types._ scala> val nameTypes = StringType nameTypes: org.apache.spark.sql.types.StringType.type = StringType scala> val firstName = nameTypes fir...
import org.apache.spark.sql.DataFrame; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.RowFactory; import org.apache.spark.sql.SQLContext; import org.apache.spark.sql.types.DataTypes; import org.apache.spark.sql.types.StructField; import org.apache.spark.sql.types.StructType; impor...
以./spark-2.3.1-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit --class net.hapjin.spark.nick.SparkNickPreClassification nick_classifier.jar提交运行。 源码如下: packagenet.hapjin.spark.nick;importorg.apache.spark.sql.*;importorg.apache.spark.sql.api.java.UDF1;importorg.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedF...
以./spark-2.3.1-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit --class net.hapjin.spark.nick.SparkNickPreClassification nick_classifier.jar提交运行。 源码如下: packagenet.hapjin.spark.nick;importorg.apache.spark.sql.*;importorg.apache.spark.sql.api.java.UDF1;importorg.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedF...
Apache Spark是一个快速且通用的集群计算系统,它提供了高效的数据处理能力。Spark的用户定义函数(User Defined Function,UDF)是一种自定义函数,可以让用户在Spark SQL中使用自定义的函数来处理数据。在本文中,我们将探讨如何在Spark中使用Java语言创建UDF函数,并提供示例代码。
使用自定义的UDF: 代码语言:txt 复制 spark.sql("SELECT stringArrayUDF(array('string1', 'string2', 'string3'))").show(); 这样就可以在Java中创建接受字符串数组的Spark UDF了。在自定义的UDF类中,你可以根据具体需求编写处理字符串数组的逻辑,并返回处理后的结果。注意,注册UDF时需要指定UDF的...
在Java Spark中,UDF(User Defined Function)是一种自定义函数,允许开发人员根据自己的需求定义和使用函数。UDF可以接受多个参数,并返回一个结果。 要使用多列作为参数调用UDF,可以按照以下步骤进行操作: 首先,定义一个UDF函数,指定输入参数的类型和返回值的类型。例如,我们可以定义一个UDF函数来计算两个整数的和: ...
小白也有一颗大牛心~ « 上一篇 Spark参数调优 下一篇 » Scala实现Spark环境下的决策树模型工程 引用和评论 被1篇内容引用 Scala实现Spark环境下的决策树模型工程 注册登录 获取验证码 新手机号将自动注册 登录 微信登录免密码登录密码登录 继续即代表同意《服务协议》和《隐私政策》...
17年8月份实习期开始学习大数据,11月份开始接触Java开发的程序。18年开始接触Spark,但Spark开发我都是用Scala,Java在自定义Hive的UDF和Flume的组件时会用到。 大数据和Java是息息相关的,这一点是毋庸置疑的。大数据组件很多源码都是基于Java开发的。当然,如果你只想做一个ETL工程师的话,是可以不用学Java的。
.config("spark.master", "local").getOrCreate(); static Dataset<Row> dataset = spark.emptyDataFrame(); public Dataset<Row> test(Dataset<Row> ds, SparkSession spark) { SQLContext sqlContext = new SQLContext(spark); sqlContext.udf().register("add", add, DataTypes.createArrayType(DataTypes....