SparkSQL下UDF的使用
export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/home/hadoop/software/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar:/home/hadoop/lib/weekday.jar
sql("create temporary function weekday as 'cn.xdl.hive.WeekDay'")就可以直接建立臨時函式
相關推薦
SparkSQL下UDF的使用
中,形如: export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/home/hadoop/software/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar:/home/hadoop/lib/weekday.jar sql("create temporary
sparkSQL中udf的使用
class from lock all function apache ol3 clas name 在Spark中使用sql時一些功能需要自定義方法實現,這時候就可以使用UDF功能來實現 多參數支持 UDF不支持參數*的方式輸入多個參數,例如String*,不過可以使用
學習筆記 --- Spark SparkSQL下Parquet中PushDown的實現
PushDown是一種SQL優化方式,通常用在查詢。應用場景: 假設通過DataFrame,df.select(a,b,c).filter(by a).filter(by b).select(c).filter(by c)這樣的查詢,在optimizer階段,需要合併多個filters(Comb
SparkSQL 實現UDF的兩種方式
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.sql.functions._ /** *
SparkSQL中UDF和UDAF
UDF: User Defined Function,使用者自定義的函式,函式的輸入是一條具體的資料記錄,實現上講就是普通的Scala函式; UDAF:User Defined Aggregation Function,使用者自定義的聚合函式,函式本身作用於資料集合,能夠在
Spark(十八)SparkSQL的自定義函數UDF
gen to_char field ssi pan hot new 繼承 extends 在Spark中,也支持Hive中的自定義函數。自定義函數大致可以分為三種: UDF(User-Defined-Function),即最基本的自定義函數,類似to_char,to_
SparkSQL之自定義函式UDF和UDAF
SparkSQL中有兩種自定函式,在我們使用自帶的函式時無法滿足自己的需求時,可以使用自定義函式,SparkSQL中有兩種自定義函式,一種是UDF,另一種是UDAF,和Hive 很類似,但是hive中還有UDTF,一進多出,但是sparkSQL中沒有,這是因為spark中用 flatMap這
SparkSQL 使用者自定義函式(UDF、UDAF、開窗)
UDF: 操作單個數據行,產生單個數據行; UDAF: 操作多個數據行,產生一個數據行。 UDTF: 操作一個數據行,產生多個數據行一個表作為輸出。 UDF函式 通過spark.udf.register(“funcName”, func) 來進行註冊 使用:se
SparkSQL如何實現聚合下推
簡介 在之前效能分析的文章中,我們用火焰圖看到了程式的一個瓶頸點,Spark的聚合操作執行, 其中GeneratedIterator#agg_doAggregateWithKeys是使用Code Generation技術生成的程式碼,生成的程式碼可參考這
SparkSQL建立RDD:UDF(UserDataFrame)使用者建立自定義函式(包含動態建立schema,使用者自定義函式,查詢字元的個數)【Java版純程式碼】
Java版程式碼: package com.bjsxt; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; import org.apache.spark.Spark
Spark入門實戰系列--6.SparkSQL(下)--Spark實戰應用
scala>hiveContext.sql("select distincte.theyear,e.itemid,f.maxofamount from (select c.theyear,b.itemid,sum(b.amount) as sumofamount from tbStock a join
SparkSQL中的UDF
一、UDF(User Defined Function):spark SQL中使用者自定義函式,用法和spark SQL中的內建函式類似;是saprk SQL中內建函式無法滿足要求,使用者根據業務需求自定義的函式。二、UDF使用分為兩步:(1)自定義UDF類,根據業務需要,實
Mac單機Hadoop2.7下安裝Spark2.2+配置SparkSQL查詢Hive表+spark-sql CLI 查詢
下面簡單記錄mac單機spark安裝測試的過程 單機Mac安裝spark並做簡單yarn模式shell測試 配置SparkSQL查詢Hive spark-sql CLI 查詢Hive 一、安裝Spark 1-下載安裝scala 移動至
【大數據】SparkSql連接查詢中的謂詞下推處理(一)
字段值 一起 mat 臨時 href where 提供服務 不同 sca 本文首發於 vivo互聯網技術 微信公眾號 作者:李勇 目錄: 1.SparkSql 2.連接查詢和連接條件 3.謂詞下推 4.內連接查詢中的謂詞下推規則 4.1.Join後條件通過AND連接 4.
【大資料 】SparkSQL連線查詢中的謂詞下推處理(二)
目錄: 1.左表 join 後條件下推 2.左表join中條件不下推 3.右表join中條件下推 4.右表join中條件不下推 5
【大資料】SparkSql 連線查詢中的謂詞下推處理 (二)
本文首發於 vivo網際網路技術 微信公眾號 https://mp.weixin.qq.com/s/II48YxGfoursKVvdAXYbVg作者:李勇 目錄:1.左表 join 後條件下推2.左表join中條件不下推3.右表join中條件下推4.右表join中條件不下推5.總結 在《Spa
linux下安裝JDK
down 安裝目錄 port libraries .com hit java_home sse ava 方法一:手動安裝jdk的安裝包,配置環境變量 1.在/usr/目錄下創建java目錄 [[email protected]/* */ ~]# mkdi
Linux下nagios的搭建及相關配置
linux下nagios的搭建及相關配置一、LAMP環境部署1、安裝php 1.安裝yum源 rpm -Uvh http://download.fedoraproject.org/pub/epel/6/x86_64/epel-release-6-8.noarch.rpm rpm -Uvh http://rpm
Linux下svn的安裝與部署
myeclipse span .com 服務 點擊 svn服務器 。。 hook idt 最近工作碰到一個問題,我和一個同夥負責開發一個管理系統,基於原來的代碼上進行修改,每當他修改之後,我要再修改都要和他確定是不是最新的文件,才能進行修改。非常影響工作的效率,所以
Windows 系統下安裝 dig 命令
通過 mat info span dns查詢 ber 環境變量 none class dig是一個Linux下用來DNS查詢信息的小工具,dig全稱是Domain Information Groper,與nslookup類似,但比nslookup功能更強大。Windows只