UDAF有两种实现方式,通过继承 UserDefinedAggregateFunction 来实现用户自定义弱类型聚合函数。从 Spark3.0 版本后,UserDefinedAggregateFunction 已经不推荐使用了。可以统一采用强类型聚合函数Aggregator。 实现流程:数据输入->缓冲区->数据输出 示例- 自定义聚合函数类:计算年龄的平均值 ...
spark.sql("SELECT toUpperCaseUDF(name), age FROM t_user").show UDAF函数 用户自定义聚合函数(user defined aggregation function, UDAF),该类型函数可以接受并处理多个参数(某一列多个行中的值),之后返回一个值,属于多进一出的函数。 开发者可以通过继承UserDefinedAggregateFunction抽象类来实现UDAF。继承该类需...
RDD没有可以这种可以注册的方法。在使用sparksql过程中发现UDF还是有点用的所以,还是单独写一篇博客记录一下。 一:简介 UDF=》一个输入一个输出。相当于mapUDAF=》多个输入一个输出。相当于reduceUDTF=》一个输入多个输出。相当于flatMap。(需要hive环境,暂时未测试
UDF使用场景:输入一行,返回一个结果,一对一,比如定义一个函数,功能是输入一个IP地址,返回一个对应的省份。UDTF使用场景: 输入一行,返回多行(hive),一对多, 而sparkSQL中没有UDTF, spark中用flatMap即可实现该功能。UDAF: 输入多行,返回一行, aggregate(主要用于聚合功能,比如groupBy,count,sum), 这些是spark自带...
UDAF: 操作多个数据行,产生一个数据行。 UDTF: 操作一个数据行,产生多个数据行一个表作为输出。 UDF函数 通过spark.udf.register(“funcName”, func) 来进行注册 使用:select funcName(name) from people 来直接使用 开窗函数 over()开窗函数: 在使用聚合函数后,会将多行变成一行,而开窗函数是将一行变成多行...
SparkSQL中的UDF相当于是1进1出,UDAF相当于是多进一出,类似于聚合函数。 开窗函数一般分组取topn时常用。 二、UDF和UDAF函数 1、UDF函数 java代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 SparkConf conf=newSparkConf();conf.setMaster("local");conf.setAppName("udf");JavaSparkCon...
第三种:UDTF(User-Defined Table-Generating Functions) 函数 一对多的关系,输入一个值输出多个值(一行变为多行); 用户自定义生成函数,有点像flatMap; 目前来说Spark 框架各个版本及各种语言对自定义函数的支持: 在SparkSQL中,目前仅仅支持UDF函数和UDAF函数: ...
1. UDF 2. UDAF 3. UDTF ► 小结 1. UDF 通过匿名函数的方式注册自定义算子 object UserAnalysis { def main(args:Array[String]): Unit ={ //测试数据所在的本地路径 val userDataPath = "file:///home/hadoop/data_format/small_user_log.csv" ...
摘要:Spark目前支持UDF,UDTF,UDAF三种类型的自定义函数。 1. 简介 Spark目前支持UDF,UDTF,UDAF三种类型的自定义函数。UDF使用场景:输入一行,返回一个结果,一对一,比如定义一个函数,功能是输入一个IP地址,返回一个对应的省份。UDTF使用场景: 输入一行,返回多行(hive),一对多, 而sparkSQL中没有UDTF, spark中用flat...
在SparkSQL中,自定义函数(UDF, UDAF, UDTF)是实现特定数据处理逻辑的强大工具。以下是对SparkSQL自定义函数的详细解答,包括概念理解、函数定义、示例编写、测试验证以及性能优化(可选)等方面。 1. 理解SparkSQL自定义函数的概念 SparkSQL支持三种类型的自定义函数: UDF(User-Defined Function):一对一的函数,输入一行...