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: SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setMaster("local"); conf.setAppName("udf"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); SQLContext ...
UDF :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:输入一行,返回多行(hive);一对多;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(聚合),count,sum这些是spark自带的聚合函数,但是复杂的业务,要自己定义 下面来讲解一...
packagecom.spark.sparksql.udf_udaf;importjava.util.ArrayList;importjava.util.Arrays;importjava.util.List;importorg.apache.spark.SparkConf;importorg.apache.spark.api.java.JavaRDD;importorg.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;importorg.apache.spark.api.java.function.Function;importorg.apache.spark.s...
2.持久化UDF 使用方法如下,注意jar包最好放在HDFS上,在其他机器上也能使用。 create function trans_arrayas'com.test.spark.udf.TransArray'usingjar'hdfs://namenodeIP:9000/libs/spark-test-udf-1.0.0.jar';selecttrans_array (1,'\\|', id, position)as(id0, position0)fromtest_spark limit10; 实...
1.临时UDF 创建和使用方法: create temporary function tmp_trans_arrayas''com.test.spark.udf.TransArray'using jar'spark-test-udf-1.0.0.jar';selecttmp_trans_array (1,'\\|', id, position)as(id0, position0)fromtest_udf limit10; 实现原理,在org.apache.spark.sql.execution.command.CreateFunctio...
一、UDF的使用 1、SparkSQL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...
关键词: 大数据 SparkSQL UDF 线程安全 一、软件版本: 1.Hive版本 Hive 1.2.1000.2.6.5.0-292 2.Spark版本 Spark version 2.3.0.2.6.5.0-292 二、项目场景: 交付项目上基本所有的脚本任务,都是使用Hive脚本的方式生成数据,但是dolphinscheduler的数据质量sql,是基于SparkSQL构建的。 当我们有一些复杂逻辑的时候,...
在上面的示例中,首先定义了一个名为upper_case的Python函数,它接受一个字符串参数并返回大写的字符串。然后,使用udf函数将其注册为UDF,并指定返回的数据类型为字符串类型。 注册UDF 一旦UDF函数被定义,需要将其注册到Spark SQL的会话中,以便在查询中使用。下面是如何注册UDF的示例。
spark.udf.register("str_length",udf_str_length) val ds =sparkSession.read.json("路径/people.json") ds.createOrReplaceTempView("people") sparkSession.sql("select str_length(address) from people") UDAF 定义UDAF,需要继承抽象类UserDefinedAggregateFunction,它是弱类型的,下面的aggregator是强类型的。
例如,如果你想创建一个将字符串转换为大写的UDF,你可以使用Scala编写如下函数: “`scala val toUpper = (s: String) => s.toUpperCase() “` 注册UDF: 定义好UDF后,需要在Spark SQL的上下文中注册这个UDF,这样才能在SQL查询中使用它。 使用SparkSession的udf对象来注册UDF。例如,使用Scala注册上面定义的toUpper...