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 运行 AI代码解释 package com.udf; import org.apache.spark.sql.api.java.UDF1; import org.apache.spark.sql.api.java...
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...
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...
val udf_str_length = udf{(str:String) => str.length} 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UserDefine...
实现原理,在org.apache.spark.sql.execution.command.CreateFunctionCommand类的run方法中,会判断创建的Function是否是临时方法,若是,则会创建一个临时Function。从下面的代码我可以看到,临时函数直接注册到functionRegistry(实现类是SimpleFunctionRegistry),即内存中。
sparkSQL中udf的使用 在Spark中使用sql时一些功能需要自定义方法实现,这时候就可以使用UDF功能来实现 多参数支持 UDF不支持参数*的方式输入多个参数,例如String*,不过可以使用array来解决这个问题。 定义udf方法,此处功能是将多个字段合并为一个字段 defallInOne(seq: Seq[Any], sep: String): String = seq....
如果SQL语句里面使用到了开窗函数,那么这个SQL语句必须使用HiveContext来执行,HiveContext默认情况下在本地无法创建。 开窗函数格式: row_number() over (partitin by XXX order by XXX) SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setAppName("windowfun"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);...
在老的版本中,SparkSQL提供两种SQL查询起始点:(1) 一个叫SQLContext,用于Spark自己提供的SQL查询;(2)一个叫HiveContext,用于连接Hive的查询。SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点,实质上是SQLContext和HiveContext的组合,所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession上同样是可以使用的。
from pyspark.sql.functions import * spark = SparkSession.builder \ .master("spark://localhost:7077") \ .appName("pyspark sql demo") \ .getOrCreate() # 创建学生成绩DataFrame studentDF = spark.createDataFrame( [ ("张三", 85), ("李四", 90), ...