UDF

catalog 1. How to Add New Functions to MySQL 2. Features of the User-Defined Function Interface 3. User-Defined Function 4. UDF Argument Processing 5. UDF Return Values and Error Handling 6. UDF Compiling and Installing 7. Adding a New Native Functio

在Spark中使用sql时一些功能需要自定义方法实现,这时候就可以使用UDF功能来实现 多参数支持 UDF不支持参数*的方式输入多个参数,例如String*,不过可以使用array来解决这个问题. 定义udf方法,此处功能是将多个字段合并为一个字段 def allInOne(seq: Seq[Any], sep: String): String = seq.mkString(sep) 在sql中使用 sqlContext.udf.register("allInOne", allInOn

当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时,此时就可以考虑使用用户自定义函数 用户自定义函数(user defined function),针对单条记录. 编写一个UDF,需要继承UDF类,并实现evaluate()函数.在查询执行过程中,查询中对应的每个应用到这个函数的地方都会对这个类进行实例化.对于每行输入都会调用到evaluate()函数.而evaluate()函数处理的值会返回给Hive.同时用户是可以重载evaluate方法的.Hive会像Java的方法重载一样,自动选择匹配的

编写Apache Hive用户自定义函数(UDF)有两个不同的接口,一个非常简单,另一个...就相对复杂点. 如果你的函数读和返回都是基础数据类型(Hadoop&Hive 基本writable类型,如Text,IntWritable,LongWriable,DoubleWritable等等),那么简单的API(org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF)可以胜任 但是,如果你想写一个UDF用来操作内嵌数据结构,如Map,List和Set,那么你要去熟悉org.apach

Hive自定义函数包括三种UDF.UDAF.UDTF UDF(User-Defined-Function) 一进一出 UDAF(User- Defined Aggregation Funcation) 聚集函数,多进一出.Count/max/min UDTF(User-Defined Table-Generating Functions)  一进多出,如lateral view explore() 使用方式 :在HIVE会话中add 自定义函数的jar文件,然后创建function继而使用函数

FROM : http://hugh-wangp.iteye.com/blog/1472371 自己写代码时候的利用到的模板 UDF步骤: 1.必须继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF 2.必须实现evaluate函数,evaluate函数支持重载 Java代码   <span style="font-size: x-small;">package com.alibaba.hive.udf; import org.apache.hadoo

注册UDF do.pig的内容如下: register /xx/yy.jar data = load 'data'; result = foreach data generate aa.bb.Upper($0); dump result; register的路径可以是本地路径,也可以是hdfs路径 register hdfs://pig/xx/yy.jar 如果是pig -Dudf.import.list=aa.bb,在引用UDF时可以不用包路径: register /xx/yy.jar dat

GMV(一定时间内的成交总额)是一个衡量电商网站营业收入的一项重要指标,例如淘宝,京东都有这样的衡量标准,感兴趣的朋友可以自己科普下这方面的概念知识. 当然散仙今天,并不是来解释概念的,而是记录下最近工作的一些东西,原来我们平台的GMV只有一个总的成交金额,并没有细分到各个系统的GMV的比重,比如搜索端,推荐端,移动端等等. 通过细粒度的分析各个系统所占的比重,对于指导各个系统完善和发展有一定的重要意义,这里不就深说了,下面先来看下散仙分析的搜索gmv的数据布局方式. (1)Hadoop集群上,

目前 Spark SQL 不支持自定义UDF ,底层 SQL 引擎用的 catalyst . 在SqlContext 中 有一个 Analyzer给的一个EmptyFunctionRegistry ,如果 SQL 引擎函数中找不到了,会到这个FunctionRegistry 中找 EmptyFunctionRegistry 中lookup 只是抛出一个异常. 所以自定义了一个 FunctionRegistry ,SqlContext @transient protected[sql]lazyva

Overview Apache Impala (incubating) is the open source, native analytic database for apache Hadoop. Features Do BI-style Queries on Hadoop: low latency and high concurrency for BI/analytic queries on Hadoop(not delivered by batch frameworks such as A