Dataset<Row>df=spark.read().option("header","true").csv("path/to/your.csv");Dataset<Row>result=df.withColumn("combined",functions.callUDF("concat_columns",df.col("*"))); 1. 2. 步骤6: 执行Spark作业 最后,您可以行动并查看结果:
第四步:使用 UDF 现在,我们可以在 Spark DataFrame 的查询中使用我们刚才注册的 UDF 了。以下是一个示例,展示如何使用这个 UDF: frompyspark.sqlimportRow# 示例 DataFramedata=[Row(name="alice"),Row(name="bob"),Row(name="charlie")]df=spark.createDataFrame(data)# 使用 UDFdf.withColumn("name_uppercas...
import org.apache.spark.sql.Dataset; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.SparkSession; import static org.apache.spark.sql.functions.*; public class SparkWithColumnExample { public static void main(String[] args) { SparkSession spark = SparkSession.builder() .appName...
from functools import partial partial_func = partial(to_cos,_max=max_cos) to_cos_partial_udf = F.udf(partial_func) sparkDF = sparkDF.withColumn('month_cos',to_cos_partial_udf('month')) sparkDF.show() +---+---+ |month| month_cos| +---+---+ | 0| 0.0| | 1| 0.4999999999999...
Spark 是一个高效的分布式计算框架,支持大规模数据的批量处理。在数据处理层,Spark 用于实现离线数据处理,如用户行为模式挖掘、情感分析等复杂分析任务。 (六)Apache Hive Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具,能够将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供 SQL 接口进行数据查询和分析。在数据存储层,Hive 用...
Spark 用户自定义函数介绍 在Java里面通过实现接口UDF(一共定义了22个吧,根据不同参数个数进行选择)来定义一个Spark UDF,简单一点的UDF可以使用Lambda表达式。具体介绍可参考官方文档。如下的NickFormatterUDF接收一个字符串作为输入,将该字符串转换成 由 HLUNWO 组成的字符串模式。
{ public static void main(String[] args){ SparkSession spark = SparkSession .builder() .appName("SparkSQLTest4") .config("spark.some.config.option", "some-value") .getOrCreate(); Dataset<Row> df = spark.read().json("file:///home/pyspark/test.json"); df.show(); spark.stop();...
spark.udf().register("toVector", toVector, new VectorUDT()); 然后要使用注册的函数,请使用:df3.withColumn("featuresnew", callUDF("toVector",df3.col("feautres"))); 在udf本身应稍微调整如下:UDF1 toVector = new UDF1<Seq<Float>, Vector>(){...
df = df.withColumn("comment", clean_text_udf("comment")) df = df.withColumn("comment", remove_stopwords_udf("comment")) df = df.select(concat_ws(" ","comment").alias("comment")) df = df.withColumn("comment", clean_text_udf("comment")) # 对comment进行分词 df = df.withColumn("...
使用SparkSession,应用程序可以从现有的RDD、Hive表或Spark数据源中创建DataFrames。 1.1.1 通过json文件创建DataFrame Json测试文件: {"name":"Michael","age":12}{"name":"Andy","age":13}{"name":"Justin","age":8} 代码: packageorg.example;importorg.apache.spark.sql.SparkSession;importorg.apache....