UserDefinedAggregateFunction 类UserDefinedAggregateFunction，在文件udaf.scala里面。...是实现用户自定义聚合函数UDAF的基础类，首先，我们先看看该类的基本信息 abstract class UserDefinedAggregateFunction extends Serializable...例如，一个UDAF实现需要两个输入参数， 类型分别是DoubleType和LongType，那么该StructType格式如下： new StructType() .add("doubleInput...",DoubleType) .add("LongType",LongType) 那么该udaf就只会识别，这种类型的输入的数据。...add("longInput", LongType) 也只会适用于类型格式如上的数据 def bufferSchema: StructType dataTypeda代表该UDAF
[源码解析] Flink UDAF 背后做了什么 0x00 摘要 本文涉及到Flink SQL UDAF，Window 状态管理等部分，希望能起到抛砖引玉的作用，让大家可以借此深入了解这个领域。...：Flink是如何管理 UDAF的accumulator？...Flink runtime 如何处理 UDAF的accumulator的历史状态？...3.3 执行 & 状态管理 可以看到，流处理对UDAF的管理，就完全是进入了Window的地盘，而UDAF历史状态管理其实就是Flink Window状态管理的领域了。...windowState 添加元素时候，调用到State的API，然后间接调用到了UDAF windowState 在本例存储的是UDAF执行结果。
概述 用户自定义聚合函数(UDAF)支持用户自行开发聚合函数完成业务逻辑。从实现上来看 Hive 有两种创建 UDAF 的方式，第一种是 Simple 方式，第二种是 Generic 方式。...1.2 通用 UDAF 简单 UDAF 编写起来比较简单，但是由于使用了 Java 反射机制导致性能下降，并且不允许使用变长参数等特性。...通用 UDAF 允许所有这些特性，但编写起来可能不如简单 UDAF 那么直观。...结构 由于简单（Simple）UDAF 性能相对较低，已经废弃，因此我们后面重点关注通用（Generic）UDAF。...2.1 Resolver 简单 UDAF Resolver 的 UDAF 接口被废弃后，通用 UDAF Resolver 有三种实现方式： 实现 GenericUDAFResolver 接口 实现 GenericUDAFResolver2
SQL DDL：用户自定义函数UDAF UDAF的创建与实现 Hive UDAF有两种实现方式，可以继承UDAF或者AbstractGenericUDAFResolver类，也可以实现GenericUDAFResolver2...其中直接继承UDAF类，功能实现较为简单，但在运行时使用Hive反射机制，导致性能有损失。...在较新版本中org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF类已经废弃，但因为其实现方便，在很多开发者中较为流行。...通过AbstractGenericUDAFResolver和GenericUDAFResolver2实现UDAF，更加灵活，性能也更出色，是社区推荐的写法。...UDAF实现方式一：继承UDAF类 UDAF开发流程 继承UDAF类进行UDAF的开发流程是： 继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF类 以静态内部类方式实现org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator
Hive 系列概览 （1）hive系列之简介，安装，beeline和hiveserver2 （2）hive系列之基本操作 （3）hive系列之udf，udtf，udaf （4）hive系列之二级分区和动态分区...系列之数据仓库建模-退化维度和缓慢变化维 （12）hive系列之常用企业性能优化1 （13）hive系列之常用企业性能优化2 （14）hive系列之常用企业性能优化3 今天是第三讲，Hive 的 UDF，UDAF...Hive中有3种UDF： UDF：操作单个数据行，产生单个数据行； UDAF：操作多个数据行，产生一个数据行。 UDTF：操作一个数据行，产生多个数据行一个表作为输出。 ?...4 如何实现一个udaf udaf User-defined Aggregation Function，用户自定义聚合函数 通俗点说，就是你可能需要做一些特殊的甚至是非常扭曲的逻辑聚合，但是Hive自带的聚合函数不够玩...，同时也还找不到高效的等价玩法，那么，这时候就该自己写一个UDAF了。
package com.frank.sparktest.java; import org.apache.spark.sql.Row; import org.a...
Spark Java UDAF 前言 首先明确一点：UDAF不仅仅用于agg()算子中 虽然Spark3.0.0的官方文档1已对Spark Java UDAF进行了说明，并且有example代码。...UDAF的实现 先说明下Spark Java UDAF的2种实现形式2。...实现这样一个UDAF，统计AddressEntity中street出现的次数和对city的求和。...// udaf参数：1....UDAF对象， 2.
第一次写UDAF，拿中位数来练手。
Hive有UDF：（普通）UDF，用户自定义聚合函数（UDAF）以及用户自定义生表函数（UDTF）。它们所接受的输入和生产的输出的数据行的数量的不同的。...620 msec OK 26000 Time taken: 53.591 seconds, Fetched: 1 row(s) 所以侧面验证了UDF的确是“作用于单个数据行，且产生一个数据行作为输出” UDAF...UDAF 接受多个输入数据行，并产生一个输出数据行。...terminate()： 需要最终结果时会调用该方法 例：求最大整数UDAF数据流 ?...import org.apache.hadoop.io.FloatWritable; @SuppressWarnings("deprecation") public class Mean extends UDAF
详细讲解Hive自定义函数UDF、UDTF、UDAF基础知识，带你快速入门，首先在Hive中新建表”apache_log” CREATE TABLE apachelog ( host STRING,...“jar-path” 略 Step 2: create function requestparse as ‘包名+类名’ Step 3: 使用该函数 对比我们之前导入的数据 UDAF...(user-defined aggregation functions) “小”需求： 求出最大的流量值 要点： 1.继承自”org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF...*JAVA代码 package com.hadoop.hivetest.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator...org.apache.hadoop.io.IntWritable; @SuppressWarnings("deprecation") public class MaxFlowUDAF extends UDAF
一、前述 SparkSql中自定义函数包括UDF和UDAF UDF：一进一出 UDAF:多进一出 （联想Sum函数） 二、UDF函数 UDF:用户自定义函数，user defined function...函数 UDAF:用户自定义聚合函数，user defined aggreagatefunction package com.spark.sparksql.udf_udaf; import java.util.ArrayList...import org.apache.spark.sql.types.StructField; import org.apache.spark.sql.types.StructType; /** * UDAF...用户自定义聚合函数 * @author root * */ public class UDAF { public static void main(String[] args) {...传入到UDAF中的数据必须在分组字段里面，相当于是一组数据进来。
这节我们将介绍最简单的聚合函数UDAF。...UDAF 我们对比下UDAF和UDF的定义 def udaf(f: Union[Callable, AggregateFunction, Type] = None, input_types...general", udf_type: str = None) -> Union[UserDefinedScalarFunctionWrapper, Callable]: 可以发现： udaf...比udf多了一个参数accumulator_type udaf比udf少了一个参数udf_type accumulator中文是“累加器”。...这个类型的数据是中间态，它并不是最终UDAF返回的数据类型——result_type。具体这块的知识我们会在后面讲解。 为了方便讲解，我们就以上面例子来讲解其使用。
本文将为您详细介绍如何使用自定义聚合函数（UDAF），将处理后的存入 MySQL 中。...创建 MySQL 表 -- 建表语句，用于向 Source 提供数据CREATE TABLE `udaf_input` ( `id` int(10)...我们自定义一个 UDAF，继承 AggregateFunction，对算子输入的两个字段计算加权平均值。...，demos.UDAF.WeightedAvg代表代码所在路径。...接下来使用 MySQL CDC 连接器获取udaf_input表数据，调用 UDAF 函数对输入的两个字段计算加权平均值后存入 MySQL 中。
create function sxt_hello as 'com.vincent.UDFHello' using jar 'hdfs:////bdp/hive/bin/lib/demouf.jar'; UDAF
一、前述 SparkSQL中的UDF相当于是1进1出，UDAF相当于是多进一出，类似于聚合函数。 开窗函数一般分组取topn时常用。...二、UDF和UDAF函数 1、UDF函数 java代码： SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setMaster("local"); conf.setAppName...{s.length()+i}) sqlContext.sql("select name ,StrLen(name,10) as length from user").show sc.stop() 2、UDAF...实现UDAF函数如果要自定义类要继承UserDefinedAggregateFunction类 package com.spark.sparksql.udf_udaf; import java.util.ArrayList...import org.apache.spark.sql.types.StructField; import org.apache.spark.sql.types.StructType; /** * UDAF
zq2599/blog_demos 《hive学习笔记》系列导航 基本数据类型 复杂数据类型 内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF...)，UDAF的开发比一进一出要复杂一些，本篇文章就一起来实战UDAF开发； 本文开发的UDAF名为udf_fieldlength ，用于group by的时候，统计指定字段在每个分组中的总长度； 准备工作...在一些旧版的教程和文档中，都会提到UDAF开发的关键是继承UDAF.java； 打开hive-exec的1.2.2版本源码，却发现UDAF类已被注解为Deprecated； UDAF类被废弃后，推荐的替代品有两种...：实现GenericUDAFResolver2接口，或者继承AbstractGenericUDAFResolver类； 现在新问题来了：上述两种替代品，咱们在做UDAF的时候该用哪一种呢？...的学习和实践就完成了，咱们掌握了多进一出的函数开发，由于涉及到多个阶段和外部调用的逻辑，使得UDAF的开发难度略大，接下来的文章是一进多出的开发，会简单一些。
本文将为您详细介绍如何使用自定义聚合函数（UDAF），将处理后的存入 MySQL 中。...创建 MySQL 表 -- 建表语句，用于向 Source 提供数据 CREATE TABLE `udaf_input` ( `id` int(10) NOT NULL, `product...` (`id`, `product`, `value`, `weight`) VALUES (1, 'oceanus-1', 2, 2); INSERT INTO `udaf_input` (`id`,...，demos.UDAF.WeightedAvg代表代码所在路径。...接下来使用 MySQL CDC 连接器获取udaf_input表数据，调用 UDAF 函数对输入的两个字段计算加权平均值后存入 MySQL 中。
group by的SQL中，多进一出也是常见场景，例如hive自带的avg、sum都是多进一出，这个场景的自定义函数叫做用户自定义聚合函数(User Defiend Aggregate Function，UDAF...)，UDAF的开发比一进一出要复杂一些，本篇文章就一起来实战UDAF开发； 本文开发的UDAF名为udf_fieldlength ，用于group by的时候，统计指定字段在每个分组中的总长度； 准备工作...在一些旧版的教程和文档中，都会提到UDAF开发的关键是继承UDAF.java； 打开hive-exec的1.2.2版本源码，却发现UDAF类已被注解为Deprecated； UDAF类被废弃后，推荐的替代品有两种...：实现GenericUDAFResolver2接口，或者继承AbstractGenericUDAFResolver类； 现在新问题来了：上述两种替代品，咱们在做UDAF的时候该用哪一种呢？...的学习和实践就完成了，咱们掌握了多进一出的函数开发，由于涉及到多个阶段和外部调用的逻辑，使得UDAF的开发难度略大，接下来的文章是一进多出的开发，会简单一些。
（User-Defined Aggregation Function） 特点:多进一出 继承UDAF类（org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF） UDTF（User-Defined...UDAF（User-Defined Aggregation Function） UDAF 是 Hive 中用户自定义的聚合函数,内置的 UDAF 有 max() 等....在Hive源码包org.apache.hadoop.hive.contrib.udaf.example中包含几个示例, 但是这些接口已经被注解为Deprecated,建议不要使用这种方式开发新的UDAF...null : Double.valueOf(state.mSum / state.mCount); } } } 总结: UDAF要继承于UDAF父类 org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF...,这几个方法负责完成UDAF所需要处理的逻辑.
八，用户自定义函数 SparkSQL的用户自定义函数包括二种类型，UDF和UDAF，即普通用户自定义函数和用户自定义聚合函数。...其中UDAF由分为弱类型UDAF和强类型UDAF，前者可以在DataFrame，DataSet，以及SQL语句中使用，后者仅可以在DataSet中使用。 1，普通UDF ? ?...2，弱类型UDAF 弱类型UDAF需要继承UserDefinedAggregateFunction。 ? ? ? ?...3，强类型UDAF 强类型UDAF需要继承自Aggregator，不可注册。 ? ? ?
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