packagetest;importcom.tgou.standford.misdw.udf.MyAvg;importorg.apache.spark.SparkConf;importorg.apache.spark.api.java.JavaRDD;importorg.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;importorg.apache.spark.sql.DataFrame;importorg.apache.spark.sql.Row;importorg.apache.spark.sql.RowFactory;importorg.apache....
Spark SQL中用户自定义函数,用法和Spark SQL中的内置函数类似;是saprk SQL中内置函数无法满足要求,用户根据业务需求自定义的函数。 首先定义一个UDF函数: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 package com.udf; import org.apache.spark.sql.api.java.UDF1; import org.apache.spark.sql.api.java...
一、UDF的使用 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...
importorg.apache.spark.sql.api.java.UDF1;importorg.apache.spark.sql.api.java.UDFRegistration;importorg.apache.spark.sql.api.java.UDFRegistrationWrapper;publicclassStringLengthUDFimplementsUDF1<String,Integer>{@OverridepublicIntegercall(Strings)throwsException{returns.length();}}// 注册UDF函数UDFRegistrati...
通过DSL中的一组操作(如Spark支持的lan参数(Java、Python、Spark、R、和SQL)中的操作),这些运算符可以让你告诉Spark你希望对数据进行什么计算,因此,它可以构建一个可执行的有效的查询计划。 最终的顺序和结构方案是允许你以表格的形式排列数据,如SQL表或电子表格,并使用受支持的结构化数据类型(稍后将介绍)。 但是...
sqlContext.udf().register("isNull", (String field,String defaultValue)->field==null?defaultValue:field, DataTypes.StringType); 这里我直接用的java8的语法写的,如果是java8之前的版本,需要使用Function2创建匿名函数。 再来个自定义的UDAF—求平均数 ...
Spark SQL中用户自定义函数,用法和Spark SQL中的内置函数类似;是saprk SQL中内置函数无法满足要求,用户根据业务需求自定义的函数。 首先定义一个UDF函数: package com.udf; import org.apache.spark.sql.api.java.UDF1; import org.apache.spark.sql.api.java.UDF2; ...
自定义一个UDF函数需要继承UserDefinedAggregateFunction类,并实现其中的8个方法 示例 import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.expressions.{MutableAggregationBuffer, UserDefinedAggregateFunction} import org.apache.spark.sql.types.{DataType, StringType, StructField, StructType} ...
spark.udf.register() // spark是SparkSession对象, 函数在Spark Sql中使用udf() // 需要import org.apache.spark.sql.functions._ , 函数在DataFrame中使用 首先我们创建测试用的DataFrame : val spark = SparkSession.builder().appName("TestUdf").master("local").getOrCreate() spark.sparkContext.setLog...