原博文出自於: http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/39401391 感謝! Spark1.1推出了Uer Define Function功能,用戶可以在Spark SQL 里自定義實際需要的UDF來處理數據 ...
相對於使用MapReduce或者Spark Application的方式進行數據分析,使用Hive SQL或Spark SQL能為我們省去不少的代碼工作量,而Hive SQL或Spark SQL本身內置的各類UDF也為我們的數據處理提供了不少便利的工具,當這些內置的UDF不能滿足於我們的需要時,Hive SQL或Spark SQL還為我們提供了自定義UDF的相關接口,方便我們根據自己的需求進行擴 ...
2015-11-02 19:20 0 11708 推薦指數:
原博文出自於: http://blog.csdn.net/oopsoom/article/details/39401391 感謝! Spark1.1推出了Uer Define Function功能,用戶可以在Spark SQL 里自定義實際需要的UDF來處理數據 ...
主要是利用hive提供的transform語句。 1.編寫python腳本,python腳本數據如下(參考:https://dwgeek.com/hive-udf-using-python-use-python-script-into-hive ...
在實際工作中統計uv時,一般會使用count(distinct userId)的方式去統計人數,但這樣效率不高,假設你是統計多個維度的數據,當某天你想要上卷維度,此時又需要從原始層開始統計,如果數據量大的時候將會耗費很多時間,此時便可以使用最細粒度的聚合結果進行上卷統計,即需要自定義聚合函數進行 ...
大自然的搬運工: 參考: 使用Python編寫Hive UDF https://www.iteblog.com/archives/2329.html 使用 Python 編寫 Hive UDF 環境問題 https://www.iteblog.com/archives/2309.html ...
目錄 UDF 創建與使用步驟 例一 例二 查看hive function的用法 hive 中的 UDAF 臨時與永久函數 臨時函數 永久函數 場景 ...
Spark SQL使用時需要有若干“表”的存在,這些“表”可以來自於Hive,也可以來自“臨時表”。如果“表”來自於Hive,它的模式(列名、列類型等)在創建時已經確定,一般情況下我們直接通過Spark SQL分析表中的數據即可;如果“表”來自“臨時表”,我們就需要考慮兩個問題 ...
[Spark][Hive][Python][SQL]Spark 讀取Hive表的小例子$ cat customers.txt 1 Ali us 2 Bsb ca 3 Carls mx $ hive hive> > CREATE TABLE IF NOT EXISTS ...
1、編寫函數 [java] view plaincopyprint?package com.example.hive.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import org.apache.hadoop.io.Text ...