相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析,使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量,而Hive SQL或Spark SQL本身内置的各类UDF也为我们的数据处理提供了不少便利的工具,当这些内置的UDF不能满足于 ...
原博文出自于: http: blog.csdn.net oopsoom article details 感谢 Spark . 推出了Uer Define Function功能,用户可以在SparkSQL 里自定义实际需要的UDF来处理数据。 因为目前Spark SQL本身支持的函数有限,一些常用的函数都没有,比如len, concat...etc 但是使用UDF来自己实现根据业务需要的功能是非常 ...
2016-11-09 16:10 0 6308 推荐指数:
相对于使用MapReduce或者Spark Application的方式进行数据分析,使用Hive SQL或Spark SQL能为我们省去不少的代码工作量,而Hive SQL或Spark SQL本身内置的各类UDF也为我们的数据处理提供了不少便利的工具,当这些内置的UDF不能满足于 ...
在实际工作中统计uv时,一般会使用count(distinct userId)的方式去统计人数,但这样效率不高,假设你是统计多个维度的数据,当某天你想要上卷维度,此时又需要从原始层开始统计,如果数据量大的时候将会耗费很多时间,此时便可以使用最细粒度的聚合结果进行上卷统计,即需要自定义聚合函数进行 ...
起初开始写一些 udf 的时候感觉有一些奇怪,在 spark 的计算中,一般通过转换(Transformation) 在不触发计算(Action) 的情况下就行一些预处理。udf 就是这样一个好用的东西,他可以在我们进行 Transformation 的时候给我们带来对复杂问题的处理能力 ...
一、UDF介绍 UDF(User Define Function),即用户自定义函数,Spark的官方文档中没有对UDF做过多介绍,猜想可能是认为比较简单吧。 几乎所有sql数据库的实现都为用户提供了扩展接口来增强sql语句的处理能力,这些扩展称之为UDXXX,即用户定义(User ...
在 spark 中给 dataframe 增加一列的方法一般使用 withColumn 打印结果如下: 可以看到 withColumn 很依赖原来 dataFrame 的结构,但是假设没有 id 这一列,那么增加列的时候灵活度就降低了很多,假设原始 dataFrame ...
在spark中给DataFrame新增一例的方法,通常都是使用withColumn,但是withColumn只能在 将原有的列换个名字增加,不能增加自定义的一列,比如增加个id,增加个时间 打印结果 但是,这并不满足需求,所以可以用udf写自定义函数新增列 结果 ...
import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.functions._ object Test2 { def main(args: Array[String]): Unit = { val ...
原博文出自于:http://blog.csdn.net/longzilong216/article/details/23921235(暂时) 感谢! 自己写代码时候的利用到的模板 UDF步骤: 1.必须继承 ...