唯一需要多执行的一个步骤是要让SQLContext注册它。...$是定义在SQLContext对象implicits中的一个隐式转换。...此时,UDF的定义也不相同,不能直接定义Scala函数,而是要用定义在org.apache.spark.sql.functions中的udf方法来接收一个函数。...这两个类型被定义在org.apache.spark.sql.types中。
Part3:Spark和Hive UDF的关系 Part4:错误排查 参考 Github Part1: 与Java编写UDF的异同 本质是一样的,scala和java都是建立在JVM之上。目标都是编译代码,打包UDF需要的jar; 区别主要在于环境和工具。Java惯用的IDEA + Maven。本文Scala我们使用的是VSCode + Maven,主要是Maven,VSCode仅用来编写代码。 Part2: 步骤...
package com.jht.scala.spark2 import org.apache.spark.sql._ import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator import org.apache.spark.sql.functions._ object SparkUDAF { case class User(name:String , age:Long) case class Buff(var sum: Long, var count: Long) class MyAvgUDAF extends Aggregato...
我在Scala中编写了以下自定义项: import java.io.{ByteArrayOutputStream, ByteArrayInputStream} import java.util.zip.{GZIPInputStream} def Decompress(compressed: Array[Byte]): String = { val inputStream = new GZIPInputStream(new ByteArrayInputStream(compressed)) val output = scala.io.Source.fromI...
在Scala Spark中,可以将多个列作为Seq/Array传递给用户定义函数(UDF)。UDF是一种自定义函数,允许开发人员在Spark中使用自己定义的函数来处理数据。 要将多个列作为Seq/Array传递给UDF,首先需要定义一个函数,该函数接受多个参数,参数类型为列的数据类型。然后,使用Spark的udf函数将该函数转换为UDF。 下面是一...
import org.apache.spark.sql.functions._ def createNewCol = udf((column1: collection.mutable.WrappedArray[Int], column2: collection.mutable.WrappedArray[Int]) => { // udf function var balabala //各种要用到的自定义变量 var resultArray = Array.empty[(Int, Int, Int)] ...
1.scala 第一部分是scala进行Spark程序开发。 1.1 udf 在spark sql中有两种注册udf的方法,这里做一下对比。 首先,准备一个DataFrame和一个函数 import spark.implicits._ //生成一个DataFrame val df = Seq( (1, "boy", "裤子"), (2, "girl", "裤子"), ...
2. 第二种方法是我们可以直接使用 pyspark 提供的函数进行 udf 调用,pyspark 或者本身的 scala spark 他们为我们封装了非常多基于 SparkSession 和 DataFrame 的函数。 来看一个结合了两者的一个完整的例子 AI检测代码解析 df = ss.sql(""" SELECT t1.pay_id, ...
简介:这篇博客会阐述一份关于Apache Spark的在Scala UDF、 PySpark UDF 和PySpark Pandas UDF之间的性能评测报告。 原文链接https://medium.com/@QuantumBlack/spark-udf-deep-insights-in-performance-f0a95a4d8c62 编译:抚月,阿里巴巴计算平台事业部 EMR 高级工程师,Apache HDFS Committer,目前从事开源大数据存储和优...
环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一、UDF:用户自定义函数。可以自定义类实现UDFX接口 示例代码:Java: Scala