在使用SparkSQL与Hive集成之前,需要确保两者之间的环境已经正确搭建。这通常包括配置spark-hive支持,以及确保Hive的元数据(如Metastore)和配置文件(如hive-site.xml)对Spark可用。 创建或获取Hive中的UDF函数: 在Hive中创建UDF,通常是通过编写Java或Scala代码,然后将其打包为JAR文件,并在Hive中注册。以下是一个简单的...
spark 外部hive sparksql使用hive的udf 相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析,使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量,而Hive SQL或Spark SQL本身内置的各类UDF也为我们的数据处理提供了不少便利的工具,当这些内置的UDF不能满足于我们的需要时,Hive SQL或Spark SQL还为我们提供了...
创建UDF函数。 执行以下命令,进入Spark SQL命令行。 spark-sql 执行以下命令,应用生成的JAR包创建函数。 createfunctionmyfuncas"org.example.MyUDF"usingjar "hdfs:///user/hive/warehouse/hiveudf-1.0-SNAPSHOT.jar"; 说明 代码中的myfunc是UDF函数的名称,org.example.MyUDF是开发UDF中创建的类,hdfs:///user/...
代码很长,主要是判断各种日期格式,然后在Hive的default库里注册UDF为UDFDateCheck函数,然后因为Spark可以直接读取Hive的Metastore,所以也可以在Spark的default库使用UDFDateCheck函数 3.执行SQL selectUDFDateCheck(update_time),update_timefromu_ods.ods_u_st_qjysjzx_vh_checkWHERE1=1andupdate_timeisnotnullandupdate...
一、概述 通过Hive注册的永久类型的UDF函数在SparkSQL也可以使用,hive和sparksql通过类型映射对hive的udf函数与sparksql的udf转换进行了映射。 二、sparkSQL使用hive中UDF函数报错类找不到解决 2.1 Sparksql使用hive的UDF函数报错类找
package com.chb.shopanalysis.hive.UDF; import org.apache.spark.sql.api.java.UDF3; /** * 自定义UDF * 1 上海 split * 拼接成"1:上海" * 将两个字段拼接起来(使用指定的分隔符) * @author chb * */ public class ConcatLongStringUDF implements UDF3<Long, String, String, String> { ...
在一次会话(Session)中使用如下语句创建临时函数: ADD JAR /run/jar/udf_test.jar; CREATE TEMPORARY FUNCTION my_add AS 'com.hive.udf.Add'; 这种方式有一个缺点:每一次会话过程中使用函数时都需要创建,而且仅在当前会话中有效。 (2)永久函数 这个特性需要高版本的Hive支持,它的好处是可以将UDF Jar存放至HD...
当sparksql使⽤hive中的UDF函数时，sparksql也会加载⼀份udf函数的代码到executor和driver中；因此，需要指定UDF的jar加载⽬录，不然会报错：找不到UDF类的错误。2.2 解决⽅法 将jar包拷贝到⼀个指定⽬录，⽐如：/home/udf，然后指定三个参数：spark.jars=/home/udf;spark.driver.extraClassPath=/...
DLI支持用户使用Hive UDF(User Defined Function,用户定义函数)进行数据查询等操作,UDF只对单行数据产生作用,适用于一进一出的场景。在DLI Console上执行UDF相关操作时,需要使用自建的SQL队列。跨账号使用UDF时,除了创建UDF函数的用户,其他用户如果需要使用时,需要