用户自定义的UDF定义：UDF(User-Defined-Function)，也就是最基本的函数，它提供了SQL中对字段转换的功能，不涉及聚合操作。例如将日期类型转换成字符串类型，格式化字段。用法object UDFTest {
case class Person(name: String, age: Int)
def main(args: Array[String]): Unit = {
转载
2023-11-02 06:47:19
72阅读
默认情况下，Spark 可以将一个作业切分多个任务后，发送给 Executor 节点并行计算，而能 够并行计算的任务数量我们称之为并行度。这个数量可以在构建 RDD 时指定。 但是切分任务的数量不一定等于并行执行的任务数量，比如当节点资源数量小于切分数量时。 在 Spark 中创建 RDD 的创建方式可以分为四种：一、从集合（内存）中创建 RDD1.从集合中创建RDD使用makeRDD方法//*号
转载
2023-09-06 17:55:12
191阅读
一、为什么需要自定义RDD 1. spark提供了很多方法读数据源，比如我们当前可以从hdfs文件、jdbc、mongo、hbase等等将数据包装成RDD供我们后续进行处理。如果我们想要读memcache中的数据恐怕就没有现成的了，需要我们自己实现自己的RDD。 2. RDD是一种弹性分布式数据
转载
2023-12-27 11:12:58
119阅读
# 学习如何实现 Spark 自定义 UDF
在这篇文章中，我们将一起学习如何在 Apache Spark 中实现自定义用户定义函数（UDF）。无论你是刚入行的新手，还是有经验的开发者，自定义 UDF 都是数据处理中的一个非常重要的工具。通过自定义 UDF，你可以在 Spark 的 DataFrame 中执行特定的业务逻辑。下面我们将逐步进行学习。
## 实现自定义 UDF 的步骤
| 步骤
## Spark 自定义 UDF 教程
Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎，而自定义 User Defined Functions (UDF) 使得用户能够编写自己的处理逻辑来处理数据。本文将详细介绍如何在 Spark 中实现自定义 UDF，包括流程、代码示例以及相关注释。
### 流程概述
在实现 Spark 自定义 UDF 的过程中，您需要遵循以下步骤：
| 步
Spark—通过集合创建RDD指定分区数源码分析首先来看一下通过集合创建RDD指定分区数的代码：object test03_RDDmem {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf: SparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("test03_RD
转载
2023-11-27 16:45:10
51阅读
在之前的文章中，我们知道RDD的有一个特征：就是一组分片（Partition），即数据集的基本组成单位。对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，并决定并行计算的粒度。用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。这个分配的规则我们是可以自己定制的。
原创
2019-06-07 20:10:00
103阅读
背景我根据算子输入输出之间的关系来理解算子分类：UDF——输入一行，输出一行 UDAF——输入多行，输出一行 UDTF——输入一行，输出多行本文主要是整理这三种自定义算子的具体实现方式 使用的数据集——用户行为日志user_log.csv，csv中自带首行列头信息，字段定义如下： 1. user_id | 买家id 2. item_id | 商品id 3. cat_id | 商品类别id 4. m
转载
2023-08-14 14:30:23
123阅读
UDAF全称时User Defined Aggregate Function，即用户自定义集合函数，就是多个输入值一个输出值的函数。
转载
2023-05-30 11:57:54
414阅读
自定义udaf函数，首先我们要继承UserDefinedAggregateFunction 来实现自定义聚合函数。 首先我们先来看下该类的一些基本信息。abstract class UserDefinedAggregateFunction extends Serializable {
StructType代表的是该聚合函数输入参数的类型。例如，一个UDAF实现需要两个输入参数，
类型分别是Doub
目录一.UDF(一进一出)二.UDAF(多近一出)spark2.X 实现方式案例①继承UserDefinedAggregateFunction，实现其中的方法②创建函数对象，注册函数，在sql中使用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
转载
2023-06-19 05:53:34
266阅读
Spark SQL自定义函数-★★★★★==1.UDF(User-Defined-Function)--SparkSQL支持自定义--最常用==2 .UDAF(User-Defined Aggregation Funcation)--SparkSQL支持自定义3.UDTF(User-Defined Table-Generating Functions)--`SparkSQL不支持自定义UDTF`
转载
2023-11-24 01:24:52
73阅读
# Spark SQL UDF自定义函数实现流程
## 概述
在Spark中，用户可以使用Spark SQL UDF（User Defined Function，用户自定义函数）来扩展SQL查询的功能。UDF允许用户自定义函数逻辑，并将其应用于Spark SQL中的数据集。本文将介绍如何使用Spark SQL UDF自定义函数的实现流程，并给出每一步的详细代码和注释。
## 实现流程
下面是
原创
2023-12-15 05:19:44
152阅读
自定义udf
原创
2021-03-05 17:55:24
968阅读
目录一、在IDEA中使用SparkCore的入口是SparkContextSpark SQL的入口是SparkSession,SparkSession的底层实际上也是SparkContext。1)pom中加入依赖：2.11.8
2.6.5
2.4.0
org.scala-lang
scala-library
${scala.version}
org.apache.hadoop
hadoop-cli
自定义函数UDF和UDAF自定义UDFUDF的简介具体实现自定义UDAFUDAF的简介弱类型的UDAF强类型的UDAF我们此篇使用的树都是User.json这个，具体如下图{“username”: “zhangsan”,“age”: 20}{“username”: “lisi”,“age”: 21}{“username”: “wangwu”,“age”: 19}自定义UDFUDF的简介UDF: 输入一行, 返回一个结果. 一对一关系，放入函数一个值, 就返回一个值, 而不会返回多.
原创
2022-03-23 10:26:11
1064阅读
首先我们学习hadoop的时候，为了让我们不太会java语言但是对SQL很熟悉的工程师能够操作基本的mapreduce计算过程，Hive被设计出来了。Hive就好比是hadoop在执行MR（mapreduce）程序的一个操作系统，因为我们可以用简单的SQL语句去代替复杂的MR程序，因为Hive可以将我们的SQL语句转化为MR程序然后去执行。Hive的语法和SQL的语法很多地方是相同的，所以说它就是
转载
2023-08-15 14:07:21
64阅读
在DataWorks中自定义Python UDF函数是一种常见的数据处理需求。UDF（User-Defined Function）允许用户根据自己的需求编写自定义函数，以实现更灵活的数据处理逻辑。本文将详细介绍如何在DataWorks中自定义Python UDF函数，包括创建UDF函数、编写UDF函数代码、测试UDF函数以及使用UDF函数进行数据处理。
### 1. 创建UDF函数
首先，我们
1、pom.xml(注意：pom中有多余的jar，本人暂时未进行剔除)<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
转载
2021-03-19 13:01:37
444阅读
2评论
# 自定义UDF在Hive中的应用
在Hive中，UDF（User-Defined Functions）是一种用户自定义函数，可以让用户根据自己的需求编写自己的函数来扩展Hive的功能。UDF可以用于查询、数据处理、数据转换等场景，帮助用户更灵活地处理数据。
## UDF的类型
在Hive中，UDF主要分为三种类型：标量函数（Scalar functions）、聚合函数（Aggregate
