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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
自定义一个UDF函数需要继承UserDefinedAggregateFunction类,并实现其中的8个方法
示例
import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.expressions.{MutableAggregationBuffer, UserDefinedAggregateFunction} import org.apache.spark.sql.types.{DataType, StringType, StructField, StructType} object GetDistinctCityUDF extends UserDefinedAggregateFunction{ /** * 输入的数据类型 * */ override def inputSchema: StructType = StructType( StructField("status",StringType,true) :: Nil ) /** * 缓存字段类型 * */ override def bufferSchema: StructType = { StructType( Array( StructField("buffer_city_info",StringType,true) ) ) } /** * 输出结果类型 * */ override def dataType: DataType = StringType /** * 输入类型和输出类型是否一致 * */ override def deterministic: Boolean = true /** * 对辅助字段进行初始化 * */ override def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = { buffer.update(0,"") } /** *修改辅助字段的值 * */ override def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = { //获取最后一次的值 var last_str = buffer.getString(0) //获取当前的值 val current_str = input.getString(0) //判断最后一次的值是否包含当前的值 if(!last_str.contains(current_str)){ //判断是否是第一个值,是的话走if赋值,不是的话走else追加 if(last_str.equals("")){ last_str = current_str }else{ last_str += "," + current_str } } buffer.update(0,last_str) } /** *对分区结果进行合并 * buffer1是机器hadoop1上的结果 * buffer2是机器Hadoop2上的结果 * */ override def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = { var buf1 = buffer1.getString(0) val buf2 = buffer2.getString(0) //将buf2里面存在的数据而buf1里面没有的数据追加到buf1 //buf2的数据按照,进行切分 for(s <- buf2.split(",")){ if(!buf1.contains(s)){ if(buf1.equals("")){ buf1 = s }else{ buf1 += s } } } buffer1.update(0,buf1) } /** * 最终的计算结果 * */ override def evaluate(buffer: Row): Any = { buffer.getString(0) } }
注册自定义的UDF函数为临时函数
def main(args: Array[String]): Unit = { /** * 第一步 创建程序入口 */ val conf = new SparkConf().setAppName("AralHotProductSpark") val sc = new SparkContext(conf) val hiveContext = new HiveContext(sc) //注册成为临时函数 hiveContext.udf.register("get_distinct_city",GetDistinctCityUDF) //注册成为临时函数 hiveContext.udf.register("get_product_status",(str:String) =>{ var status = 0 for(s <- str.split(",")){ if(s.contains("product_status")){ status = s.split(":")(1).toInt } } }) }
原文地址:https://www.cnblogs.com/liuys635/p/11002794.html
时间: 2024-10-01 07:59:43