Spark使用UDF函式之WordCount實現

使用者定義函式（user-defined functions, udfs）是大多數 sql 環境的關鍵特性，用於擴充套件系統的內建功能。 udf允許開發人員通過抽象其低階語言實現來在更高階語言（如sql）中啟用新功能。 apache spark 也不例外，並且提供了用於將 udf 與 spark sql工作流整合的各種選項。

import org.apache.spark.sparkcontext

import org.apache.spark.rdd.rdd
import org.apache.spark.sql.types.
import org.apache.spark.sql.
object udf 
}

import org.apache.spark.sql.row

import org.apache.spark.sql.expressions.
import org.apache.spark.sql.types._
class myudaf extends userdefinedaggregatefunction
//在進行聚合的時候，每當有新的值進來，對分組後的聚合如何進行計算
//本地的聚合，相當於hadood mapreduce模型中的combiner
override def update(buffer: mutableaggregationbuffer, input: row): unit = 
//最後在分布式節點進行local reduce完成後需要進行全域性級別的merge操作
override def merge(buffer1: mutableaggregationbuffer, buffer2: row): unit = 
override def evaluate(buffer: row): any = buffer.getas[int](0)
}

Spark的UDF函式簡單使用

類似hive，spark也可以進行udf函式註冊與使用，下面就簡單的介紹一下 資料來源jeff 電影,程式設計 celestia jeff,看書 star 踢球現在我們註冊乙個函式，它可以之間統計出name對應的愛好數量 package com.jeff.udf import org.apache....

Spark 使用者自定義函式（UDF）使用

spark sql支援使用者自定義函式 udf 我們可以方便的利用udf函式來完成各種資料處理操作。下面例子展示了用udf功能對乙個資料集進行轉換操作 將輸入df的某列進行處理，將處理結果作為新列附加在新生成的df上 var in spark.createdataset list 1,2 3,2 3...

hive之udf函式開發

新增pom依賴，說明version要與環境一致，不然可能會因為版本不一致問題報錯 org.apache.hadoop hadoop common 2.7.3 org.apache.hive hive exec 1.2.1 具體測試 hive自定義函式 import org.apache.hadoop...