### 步骤3:使用"spark create function as"命令创建新函数 ```markdown ```scala // 使用"spark create function as"命令创建新函数 spark.udf.register("square_udf", square) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 最后一步就是使用"spark create function as"命令创建新函数,这里我们将之前创建的`square`...
(1)创建永久函数时,在org.apache.spark.sql.execution.command.CreateFunctionCommand中,会调用SessionCatalog的createFunction,最终执行了HiveExternalCatalog的createFunction,这里可以看出,创建永久函数会在Hive元数据库中创建相应的函数。通过查询元数据库我们可以看到如下记录,说明函数已经创建到元数据库中。 mysql> select...
createOrReplaceTempView("person") val sql="SELECT name,age,splicing_t1_t2(name,age) name_age FROM person" sparkSession.sql(sql).show() sparkSession.close() } } 二、无类型的用户自定于聚合函数:UserDefinedAggregateFunction 1、它是一个接口,需要实现的方法有: 代码语言:javascript 代码运行次数:...
res50: org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction = UserDefinedFunction(<function1>,StringType,Some(List(StringType))) scala> df.createOrReplaceTempView("people") scala> spark.sql("select addName(name),age from people").show +---+---+ |UDF:addName(name)|age| +---+---+ |...
1 Spark SQL自定义函数 1.1 自定义函数分类 类似于hive当中的自定义函数, spark同样可以使用自定义函数来实现新的功能。 spark中的自定义函数有如下3类 1.UDF(User-Defined-Function) 输入一行,输出一行 2.UDAF(User-Defined Aggregation Funcation) 输入多行,输出一行 ...
编写sql语句valsql="""|select|deptno,|myudaf1(sal)|from|emp|group by deptno|""".stripMargin//4,显示结果spark.sql(sql).show()spark.stop()}}/*** 1.* 需要自定一个类型,用来继承UDAF的相关类型* 需要根据需求重写继承类的方法*/classMyUDAFextendsUserDefinedAggregateFunction{//--描述进入函数的...
withName(name: String): UserDefinedFunction:使用给定的名称更新UserDefinedFunction。 示例 import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.functions.udf val spark = SparkSession .builder() .appName("Spark SQL UDF scalar example") .getOrCreate() // Define and register a zero...
本篇文章主要介绍Spark SQL/Hive中常用的函数,主要分为字符串函数、JSON函数、时间函数、开窗函数以及在编写Spark SQL代码应用时实用的函数算子五个模块。 字符串函数 1. concat 对字符串进行拼接:concat(str1, str2, ..., strN) ,参数:str1、str2...是要进行拼接的字符串。 代码语言:javascript 代码...
create function if not EXISTS xxx as "UDF_name" USING JAR 's3://s3_UDF.jar_URL' 四、方案测试 我们将所需要的原始数据同步上了S3的目录,准备测试工作。在测试中发觉从线下迁上来任务可能存在一些小问题,主要有两个: 1.UDF注册:在线下IDC可能是数据平台完成的,但线上我们需要上传到S3并在任务SQL文件中...
首先将ratings df注册到临时表ratings_table,其上可运行sql操作。 如你所见,SQL select语句的结果还是Spark Datadframe。 现在再添加一个Spark Dataframe,观察是否可以使用SQL查询来使用连接: #get one more dataframe to join movies = spark.read.load("/FileStore/tables/u.item",format="csv", sep="|", in...