Call the UDF in Spark SQL spark.range(1, 20).registerTempTable("test") %sql select id, square(id) as id_squared from test 我理解就是先定义一个函数squared,返回输入数字的平方,然后register,并绑定square方法名为square,然后就在Spark SQL中直接使用square方法。实例...
UDF(User-defined functions, UDFs),即用户自定义函数,在Spark Sql的开发中十分常用,UDF对表中的每一行进行函数处理,返回新的值,有些类似与RDD编程中的Map()算子,实际开发中几乎每个Spark程序都会使用的。今天梳理一下相关的知识点,每个分支下都有测试的示例代码。 1.scala 第一部分是scala进行Spark程序开发。 1.1...
在Spark中job是根据action操作来区分的,另外任务还有一个级别是stage,它是根据宽窄依赖来区分的。 展示RDD的依赖图,通过sql可以找到对应的RDD逻辑,主要参照Exchange(产生shuffle),ps:gby、join语句都会产生exchange。 每两次需要shuffle 操作之间是一个stage,如join,group by 在这里可以看到spark 任务最重转换成rdd的st...
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 复制Cloud Studio 代码运行 package com.udf; import org.apache.spark.sql.api.java.UDF1; import org.apache.spark.sql...
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...
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;
spark3.X实现方式 案例 ①继承Aggregator [-IN, BUF, OUT],声明泛型,实现其中的方法 ②创建函数对象,注册函数,在sql中使用 一.UDF(一进一出) 步骤 ① 注册UDF函数,可以使用匿名函数。 ②在sql查询的时候使用自定义的UDF。 示例 importorg.apache.spark.sql.{DataFrame,SparkSession}/** ...
import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.sql.DataFrame; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.RowFactory; ...
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: packagecom.udf;importorg.apache.spark.sql.api.java.UDF1;importorg.apache.spark.sql.api.java.UDF2;importorg.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Generic...
createOrReplaceTempView("df") // 执行SQL spark.sql("select * from df").show() // 注册UDF spark.udf.register("addName", (x:String) => "Name:"+x) // 执行UDF spark.sql("select *, addName(name) from df").show() spark.stop() } 输出结果 +---+---+---+ |age| name|UDF...