spark自定义hive的UDF/UDAF函数

本文介绍了如何在Spark中自定义Hive的用户定义函数(UDF)和用户定义聚合函数(UDAF),通过示例详细讲解了实现过程,为大数据处理提供更灵活的功能扩展。
  • 自定义UDF函数
package com.ws.spark
import org.apache.spark.sql.DataFrame
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object MyUDF{
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("RangeTest").setMaster("local")
    val sparkContext: SparkContext = new SparkContext(sparkConf)

    val hiveContext: HiveContext = new HiveContext(sparkContext)

    //注册一个UDF函数
    hiveContext.udf.register("myAdd",(x : Int)=> x * 100)

    val dataFrame: DataFrame = hiveContext.sql("select myAdd(age) from ws.t_hive")
    //显示4个结果
    dataFrame.show(4)

    sparkContext.stop()
  }
}
  • 自定义UDAF函数
package com.ws.spark

import org.apache.spark.sql.expressions.{MutableAggregationBuffer, UserDefinedAggregateFunction}
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, 
使用SparkSQL和Hive API,可以通过以下步骤实现用户自定义函数UDF)、聚合函数UDAF)和表生成函数(UDTF): 1. 编写自定义函数的代码,例如: ``` // UDF def myUDF(str: String): Int = { str.length } // UDAF class MyUDAF extends UserDefinedAggregateFunction { override def inputSchema: StructType = StructType(StructField("value", StringType) :: Nil) override def bufferSchema: StructType = StructType(StructField("count", IntegerType) :: Nil) override def dataType: DataType = IntegerType override def deterministic: Boolean = true override def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = { buffer(0) = 0 } override def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = { buffer(0) = buffer.getInt(0) + input.getString(0).length } override def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = { buffer1(0) = buffer1.getInt(0) + buffer2.getInt(0) } override def evaluate(buffer: Row): Any = { buffer.getInt(0) } } // UDTF class MyUDTF extends GenericUDTF { override def initialize(args: Array[ConstantObjectInspector]): StructObjectInspector = { // 初始化代码 } override def process(args: Array[DeferedObject]): Unit = { // 处理代码 } override def close(): Unit = { // 关闭代码 } } ``` 2. 将自定义函数注册到SparkSQL或Hive中,例如: ``` // SparkSQL中注册UDF spark.udf.register("myUDF", myUDF _) // Hive中注册UDF hiveContext.sql("CREATE TEMPORARY FUNCTION myUDF AS 'com.example.MyUDF'") // Hive中注册UDAF hiveContext.sql("CREATE TEMPORARY FUNCTION myUDAF AS 'com.example.MyUDAF'") // Hive中注册UDTF hiveContext.sql("CREATE TEMPORARY FUNCTION myUDTF AS 'com.example.MyUDTF'") ``` 3. 在SQL语句中使用自定义函数,例如: ``` -- 使用SparkSQL中的UDF SELECT myUDF(name) FROM users -- 使用Hive中的UDF SELECT myUDF(name) FROM users -- 使用Hive中的UDAF SELECT myUDAF(name) FROM users GROUP BY age -- 使用Hive中的UDTF SELECT explode(myUDTF(name)) FROM users ``` 以上就是使用SparkSQL和Hive API实现用户自定义函数UDFUDAF、UDTF)的步骤。
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