Hive UDAF有两种实现方式,可以继承UDAF或者AbstractGenericUDAFResolver类,也可以实现GenericUDAFResolver2接口。 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。
执行结果如下,可见guangdong的guangzhou和shenzhen总长度为17,jiangsu的nanjing为7,shanxi的xian和hanzhong总长度12,符合预期:
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。
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。
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。
* 根据UDF函数参数的个数来决定是实现哪一个UDF UDF1,UDF2。。。。UDF1xxx * UDF1 传一个参数 UDF2传两个参数。。。。。
DataFrame参照了Pandas的思想,在RDD基础上增加了schma,能够获取列名信息。
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。因此本文主要解决在实际开发过程中,遇到的2种问题:
在Hive中,用户可以自定义一些函数,用于扩展HiveQL的功能,这类函数分为三大类:
作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。 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。 前置准备 创建流计算 Oceanus 集群 进入 Oceanus 控
DROP Aggregate命令删除用户定义的聚合函数(UDAF)。使用CREATE Aggregate命令创建用户定义的聚合函数。
在数据分析领域中,没有人能预见所有的数据运算,以至于将它们都内置好,一切准备完好,用户只需要考虑用,万事大吉。扩展性是一个平台的生存之本,一个封闭的平台如何能够拥抱变化?在对数据进行分析时,无论是算法也好,分析逻辑也罢,最好的重用单位自然还是:函数。 故而,对于一个大数据处理平台而言,倘若不能支持函数的扩展,确乎是不可想象的。Spark首先是一个开源框架,当我们发现一些函数具有通用的性质,自然可以考虑contribute给社区,直接加入到Spark的源代码中。 我们欣喜地看到随着Spark版本的演化,确实涌
在前面几篇文章中,我们学习了非聚合类的用户自定义函数。这节我们将介绍最简单的聚合函数UDAF。
离线数据分析平台实战——140Hive函数以及自定义函数讲解 Hive函数介绍 HQL内嵌函数只有195个函数(包括操作符,使用命令show functions查看),基本能够胜任基本的hive开发,但是当有较为复杂的需求的时候,可能需要进行定制的HQL函数开发。 HQL支持三种方式来进行功能的扩展(只支持使用java编写实现自定义函数),分别是:UDF(User-Defined Function)、UDAF(User-Defined Aggregate Function)和UDTF(User-Defin
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。
Hive 的 类 sql 给 开发者和分析者带来了极大的便利,使用 sql 就可以完成海量数据的处理,但是有时候,hive 自带的一些函数可能无法满足需求,这个时候,就需要我们自己定义一些函数,像插件一样在MapReduce过程中生效。
Spark UDF 增加了对 DS 数据结构的操作灵活性,但是使用不当会抵消Spark底层优化。
Spark的dataframe提供了通用的聚合方法,比如count(),countDistinct(),avg(),max(),min()等等。然而这些函数是针对dataframe设计的,当然sparksql也有类型安全的版本,java和scala语言接口都有,这些就适用于强类型Datasets。本文主要是讲解spark提供的两种聚合函数接口:
MaxCompute的UDF包括:UDF,UDAF和UDTF三种函数,本文将重点介绍如何通过Python实现这三种函数。 参数与返回值类型 参数与返回值通过如下方式指定: PythonUDF目前支持ODPSSQL数据类型有:bigint,string,double,boolean和datetime。SQL语句在执行之前,所有函数的参数类型和返回值类型必须确定。因此对于Python这一动态类型语言,需要通过对UDF类加decorator的方式指定函数签名。 函数签名signature通过字符串指定,语法如下:
无论Hive还是SparkSQL分析处理数据时,往往需要使用函数,SparkSQL模块本身自带很多实现公共功能的函数,在org.apache.spark.sql.functions中。SparkSQL与Hive一样支持定义函数:UDF和UDAF,尤其是UDF函数在实际项目中使用最为广泛。
在Spark中,也支持Hive中的自定义函数。自定义函数大致可以分为三种: UDF(User-Defined-Function),即最基本的自定义函数,类似to_char,to_date等 UDAF(User- Defined Aggregation Funcation),用户自定义聚合函数,类似在group by之后使用的sum,avg等 UDTF(User-Defined Table-Generating Functions),用户自定义生成函数,有点像stream里面的flatMap 本篇就手把
在研究Flink的“用户自定义方法”(UserDefinedFunction)时,我们看到存在如下几种类型的装饰器:
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。 UDF UDF操作作用于单个数据行,且产生一个数据行作为输出。 例:strip 我们这里创造一个strip UDF package Hive_UDF; import org.apache.commons.lang.StringUtils; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF; import o
在前面几篇文章中,我们分别介绍了UDF、UDTF和UDAF这三种用户自定义函数。本节我们将介绍最后一种函数:UDTAF——用户自定义表值聚合函数。
我们可以登录Presto客户端,使用命令:show functions 来查询对应的内置函数。我们也可以自己定义函数,自定义的函数包含UDF和UDAF函数。
Hive.png Hive 运行方式 命令行 脚本 jdbc webui 搭建模式 local 单用户模式 远程模式/多用户模式 一般模式 Beeline · 服务器hiveserver2启动 · 客户端beeline连接 HQL 建表(create) 内部表 · hive管理,删除表时源数据消失 外部表 · 非hive管理,删除表时源数据不消失 查看表描述(desc) DML 和sql基本类似,用到查询即可 分区 静态分区 动态分区 分桶 适用场景 抽样 map-join 索引 提高检索性能 SerDe
本文介绍了Hadoop基础教程-第12章 Hive:进阶的相关内容。主要讲解了Hive中自定义函数的实现,包括UDP、自定义UDF以及UDAF。通过案例展示了如何调用自定义函数进行查询。
MaxCompute UDF(User Defined Function)即用户自定义函数。
问题: 有如下数据文件 city.txt (id, city, value) cat city.txt 1 wh 500 2 bj 600 3 wh 100 4 sh 400 5 wh 200 6 bj 100 7 sh 200 8 bj 300 9 sh 900 需要按 city 分组聚合,然后从每组数据中取出前两条value最大的记录。 1、这是实际业务中经常会遇到的 group TopK 问题,下面来看看 pig 如何解决: a = load '/data/city.txt'
MapReduce是apache公司开发的,基于该框架能够使应用程序能够运行在大规模集群上,并以一种可靠的,具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。MapReduce的思想就是“分而治之”,Mapper负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来处理;Reducer负责对map阶段的结果进行汇总。
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”
本文为 Flink SQL 系列文章的第二篇,前面对 Flink 1.9 Table 新架构及 Planner 的使用进行了详细说明,本文详细讲解 5 个 TableEnvironment 及其适用场景,并介绍 Flink 社区对 TableEnvironment 的未来规划。主要内容如下:
场景描述:这是一个Spark的面试题合集。是我自己作为面试者和作为面试官都会被问到或者问到别人的问题,这个总结里面有大量参考了网上和书上各位老师、大佬的一些原文答案,只是希望可以给出更好的回答,一般上我都会把原文链接贴上,如有侵权请联系删除!
在前面提到的精确去重方案都是会保存全量的数据,但是这种方式是以牺牲存储为代价的,而hyperloglog方式虽然减少了存储但是损失了精度,那么如何能够做到精确去重又能不消耗太多的存储呢,这篇主要讲解如何使用bitmap做精确去重。
一、Spark SQL概述 1、DataFrame 与RDD类似,DataFrame也是一个分布式数据容器。然而DataFrame更像传统数据库的二维表格,除了数据以外,还记录数据的结构信息,即schema。同时,与Hive类似,DataFrame也支持嵌套数据类型(struct、array和map)。从API易用性的角度上看,DataFrame API提供的是一套高层的关系操作,比函数式的RDD API要更加友好,门槛更低。 2、DataSet 1)是Dataframe API的一个扩展,是Sp
随着各行各业移动互联和云计算技术的普及发展,大数据计算已深入人心,最常见的比如 flink、spark 等。这些大数据框架,采用中心化的 Master-Slave 架构,依赖和部署比较重,每个任务也有较大开销,有较大的使用成本。RocketMQ Streams 着重打造轻量计算引擎,除了消息队列,无额外依赖,对过滤场景做了大量优化,性能提升 3-5 倍,资源节省 50%-80%。
通过上面得方法,发现在检查完类的实例化之后,便是对该类进行注册使用,分别针对Table API和SQL API两种不同形式去进行注册。
动态 UDF的使用最简单,用户可以使用 Byzer 的 register 语句将一段 Scala/Java 代码注册成 UDF.
Moonbox是一个DVtaaS(Data Virtualization as a Service)平台解决方案。它基于数据虚拟化设计思想,致力于提供批量计算服务解决方案。Moonbox负责屏蔽底层数据源的物理和使用细节,为用户带来虚拟数据库般使用体验,用户只需通过统一SQL语言,即可透明实现跨异构数据系统混算和写出。此外Moonbox还提供数据服务、数据管理、数据工具、数据开发等基础支持,可支撑更加敏捷和灵活的数据应用架构和逻辑数仓实践。
在了解了窗口函数实现原理 spark、hive中窗口函数实现原理复盘 和 sparksql比hivesql优化的点(窗口函数)之后,今天又撸了一遍hive sql 中窗口函数的源码实现,写个笔记记录一下。
Hive 和数据库除了拥有类似的查询语言,再无类似之处。 1)数据存储位置 Hive 存储在 HDFS 。数据库将数据保存在块设备或者本地文件系统中。 2)数据更新 Hive中不建议对数据的改写。而数据库中的数据通常是需要经常进行修改的, 3)执行延迟 Hive 执行延迟较高。数据库的执行延迟较低。当然,这个是有条件的,即数据规模较小,当数据规模大到超过数据库的处理能力的时候,Hive的并行计算显然能体现出优势。 4)数据规模 Hive支持很大规模的数据计算;数据库可以支持的数据规模较小。
计算各个区域前三大热门商品,并备注上每个商品在主要城市中的分布比例,超过两个城市用其他显示。
========== Spark SQL ========== 1、Spark SQL 是 Spark 的一个模块,可以和 RDD 进行混合编程、支持标准的数据源、可以集成和替代 Hive、可以提供 JDBC、ODBC 服务器功能。
在这个数据爆炸的时代,企业做数据分析也面临着新的挑战, 如何能够更高效地做数据准备,从而缩短整个数据分析的周期,让数据更有时效性,增加数据的价值,就变得尤为重要。 将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程(即 ETL 过程),则需要开发人员则需要掌握 Spark、Flink 等技能,使用的技术语言则是 Java、Scala 或者 Python,一定程度上增加了数据分析的难度。而 ELT 过程逐渐被开发者和数据分析团队所重视,如果读者已经非常熟悉 SQL,采用 ELT 模式完成数据分析会是一个好的选择,比如说逐渐被数据分析师重视的 DBT 工具,便利用了 SQL 来做数据转换。DBT 会负责将 SQL 命令转化为表或者视图,广受企业欢迎。此外使用 ELT 模式进行开发技术栈也相对简单,可以使数据分析师像软件开发人员那样方便获取到加工后的数据。
Aggregate(聚合)函数是指:以多行数据为输入,计算出一个新的值的函数。这块我们会在后续的章节介绍,本文我们主要介绍非聚合类型的用户自定义方法的简单使用。
针对内置的函数,可以根据函数的应用类型进行归纳分类,比如:数值类型函数、日期类型函数、字符
Spark SQL是一个用来处理结构化数据的Spark组件,前身是shark,但是shark过多的依赖于hive如采用hive的语法解析器、查询优化器等,制约了Spark各个组件之间的相互集成,因此Spark SQL应运而生。
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