「udf (udf: UDF)」 在Spark中,sparkSession.udf方法用于注册用户定义的函数(User Defined Function,简称UDF)。通过注册UDF,你可以在Spark SQL中使用自定义的函数来处理数据。以下是使用sparkSession.udf方法的一般步骤: 「定义自定义函数:」首先,你需要定义一个自定义函数,这可以是Scala或Java中的函数。这个函数将...
import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.SparkConf object ScalaUDFExample { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setAppName("Scala UDF Example") val spark = SparkSession.builder().enableHiveSupport().config(conf).getOrCreate() val ds = spar...
spark = SparkSession.builder.appName("Scala UDAF from Python example").getOrCreate() df = spark.read.json("inventory.json") df.createOrReplaceTempView("inventory") spark.sparkContext._jvm.com.cloudera.fce.curtis.sparkudfexamples.scalaudaffrompython.ScalaUDAFFromPythonExample.registerUdf() spark.s...
3. 编写UDF Main Class代码 package com.demo import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF class ScalaUDFTest extends UDF { // 测试,为输入拼接前缀 def evaluate(input: String): String = { return "UDF Scala: " + input } } 4. 打包jar # 命令行执行maven打包语句。jar输出在target目录下 mvn ...
首先,我们需要创建一个名为toUppercase.scala的Spark应用程序,编写以下代码: importorg.apache.spark.sql.{SparkSession,DataFrame}importorg.apache.spark.sql.functions._objecttoUppercase{defmain(args:Array[String]){valspark=SparkSession.builder().appName("Spark UDF Example").getOrCreate()valdata=spark.read...
UDF即用户自定函数,注册之后,在sql语句中使用。 基于scala-sdk-2.10.7,Spark2.0.0。 packageUDF_UDAF importjava.util importorg.apache.spark.sql.{RowFactory,SparkSession} importorg.apache.spark.SparkConf importorg.apache.spark.sql.api.java.UDF1 ...
4object ScalaUDFExample { 5 def main(args: Array[String]) { 6 val conf = new SparkConf().setAppName("Scala UDF Example") 7 val spark = SparkSession.builder().enableHiveSupport().config(conf).getOrCreate() 8 9 val ds = spark.read.json("temperatures.json")10 ds.createOrReplaceTem...
1、Spark SQL自定义函数就是可以通过scala写一个类,然后在SparkSession上注册一个函数并对应这个类,然后在SQL语句中就可以使用该函数了,首先定义UDF函数,那么创建一个SqlUdf类,并且继承UDF1或UDF2等等,UDF后边的数字表示了当调用函数时会传入进来有几个参数,最后一个R则表示返回的数据类型,如下图所示: 2、这里选...
STEP.2.写一个UDF,传入参数为上边生成的列,相当于传入了一个或多个数组。 import org.apache.spark.sql.functions._ def createNewCol = udf((column1: collection.mutable.WrappedArray[Int], column2: collection.mutable.WrappedArray[Int]) => { // udf function ...
在Scala Spark中,可以将多个列作为Seq/Array传递给用户定义函数(UDF)。UDF是一种自定义函数,允许开发人员在Spark中使用自己定义的函数来处理数据。 要将多个列作为Seq/Array传递给UDF,首先需要定义一个函数,该函数接受多个参数,参数类型为列的数据类型。然后,使用Spark的udf函数将该函数转换为UDF。 下面是一...