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 ...
原博文出自於: http: blog.csdn.net oopsoom article details 感謝 Spark . 推出了Uer Define Function功能,用戶可以在SparkSQL 里自定義實際需要的UDF來處理數據。 因為目前Spark SQL本身支持的函數有限,一些常用的函數都沒有,比如len, concat...etc 但是使用UDF來自己實現根據業務需要的功能是非常 ...
2016-11-09 16:10 0 6308 推薦指數:
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 ...
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 ...
起初開始寫一些 udf 的時候感覺有一些奇怪,在 spark 的計算中,一般通過轉換(Transformation) 在不觸發計算(Action) 的情況下就行一些預處理。udf 就是這樣一個好用的東西,他可以在我們進行 Transformation 的時候給我們帶來對復雜問題的處理能力 ...
一、UDF介紹 UDF(User Define Function),即用戶自定義函數,Spark的官方文檔中沒有對UDF做過多介紹,猜想可能是認為比較簡單吧。 幾乎所有sql數據庫的實現都為用戶提供了擴展接口來增強sql語句的處理能力,這些擴展稱之為UDXXX,即用戶定義(User ...
在 spark 中給 dataframe 增加一列的方法一般使用 withColumn 打印結果如下: 可以看到 withColumn 很依賴原來 dataFrame 的結構,但是假設沒有 id 這一列,那么增加列的時候靈活度就降低了很多,假設原始 dataFrame ...
在spark中給DataFrame新增一例的方法,通常都是使用withColumn,但是withColumn只能在 將原有的列換個名字增加,不能增加自定義的一列,比如增加個id,增加個時間 打印結果 但是,這並不滿足需求,所以可以用udf寫自定義函數新增列 結果 ...
import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.functions._ object Test2 { def main(args: Array[String]): Unit = { val ...
原博文出自於:http://blog.csdn.net/longzilong216/article/details/23921235(暫時) 感謝! 自己寫代碼時候的利用到的模板 UDF步驟: 1.必須繼承 ...