Spark SQL中自定義函式詳解

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package com.kfk.spark.common

import org.apache.spark.sql.sparksession
/** * @author : 蔡政潔
* @email :[email protected]
* @date : 2020/12/2
* @time : 10:02 下午
*/object commsparksessionscala 
}

package com.kfk.spark.sql

import com.kfk.spark.common.
/** * @author : 蔡政潔
* @email :[email protected]
* @date : 2020/12/8
* @time : 4:46 下午
*/object udfscala 
}

package com.kfk.spark.sql

import org.apache.spark.sql.row
import org.apache.spark.sql.expressions.
import org.apache.spark.sql.types.
/** * @author : 蔡政潔
* @email :[email protected]
* @date : 2020/12/8
* @time : 7:13 下午
*/class mycount extends userdefinedaggregatefunction
/**     * 中間進行聚合的時候所處理的資料型別
* @return
*/override
def bufferschema: structtype =
/**     * 返回型別
* @return
*/override
def datatype: datatype =
/**     * 校驗返回值
* @return
*/override
def deterministic:
boolean
=/**
* 為每個分組的資料執行初始化操作
* @param buffer
*/override
def initialize(buffer: mutableaggregationbuffer)
:unit
=/**
* 每個分組有新的資料進來的時候，如何進行分組對應的聚合值的計算
* @param buffer
* @param input
*/override
def update(buffer: mutableaggregationbuffer, input: row)
:unit
=/**
* 在每乙個節點上的集合值要進行最後的merge
* @param buffer1
* @param buffer2
*/override
def merge(buffer1: mutableaggregationbuffer, buffer2: row)
:unit
=/**
* 返回最終結果
* @param buffer
* @return
*/override
def evaluate(buffer: row)
:any
=}

package com.kfk.spark.sql

import com.kfk.spark.common.
/** * @author : 蔡政潔
* @email :[email protected]
* @date : 2020/12/8
* @time : 8:06 下午
*/object udafscala 
}

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