自定义UDF

UDF

自定义UDF

●      继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类

●      必须含有一个evaluate()方法,可以重载多个,但至少有一个evaluate方法。

●      我写这个很简单,只要判断输入的数据不为空,就用java的正则表达式,把"替换为空。


import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;

import org.apache.hadoop.io.Text;

 

public class QuoteUDF extends UDF{

   public Text evaluate(Text str ){

       if(str!=null){

            return new Text(str.toString().replaceAll("\"",""));

       }

       return null;

       

   }

   public static void main(String[] args) {

       System.out.println(new Text("\""+"abfcd"+"\""));

       System.out.println(new LiangmanQuoteUDF().evaluate(new Text("1111111111111")));

 

       System.out.println(new LiangmanQuoteUDF().evaluate(new Text("\""+"abfcd"+"\"")));

   }

}

 

在hive上创建数据库和表

create database liangman_log;
use liangman_log;
create table yhd_source(
id string,
url string,
referer string,
keyword string,
type string,
guid string,
pageId string,
moduleId string,
linkId string,
attachedInfo string,
sessionId string,
trackerU string,
trackerType string,
ip string,
trackerSrc string,
cookie string,
orderCode string,
trackTime string,
endUserId string,
firstLink string,
sessionViewNo string,
productId string,
curMerchantId string,
provinceId string,
cityId string,
fee string,
edmActivity string,
edmEmail string,
edmJobId string,
ieVersion string,
platform string,
internalKeyword string,
resultSum string,
currentPage string,
linkPosition string,
buttonPosition string
)
row format delimited fields terminated by '\t'
stored as textfile;

导入 数据(两个)

load data local inpath '/home/liangman/2015082818'into table yhd_source;
load data local inpath '/home/liangman/2015082819' into table yhd_source;
//测试数据是否导入成功


数据选择,只选择ID列

create table if not exists onedata
as
select id from yhd_source;
//查看导入了多少条数据


把编写的自定义类打成jar包,添加到hive中

add jar /opt/quote.jar(路径为绝对路径)
创建
create temporary function my_udf as 'qualified name';
//查看自定义的UDF的运行结果


select my_lm(id) from onedata limit10;

<think>嗯,用户问的是Spark自定义UDF,这应该是指如何在Spark中创建用户定义的函数。首先,我需要回忆Spark中UDF的基本概念。UDF允许用户扩展Spark SQL的功能,处理内置函数无法满足的需求。 那具体步骤是怎样的呢?我记得在Spark中,通常需要先定义一个普通的Scala或Python函数,然后用spark.udf.register来注册它。不过可能用户用的是PySpark或者Scala?用户的问题没有说明,可能需要分别说明两种语言的情况。 比如在PySpark中,可以用装饰器或者udf函数来注册。比如定义一个函数,返回字符串长度,然后用udf注册,指定返回类型。需要注意序列化的问题,还有性能问题,因为UDF通常比内置函数慢,尤其是在Python中,因为涉及到数据在JVM和Python进程之间的传输。 用户可能想知道为什么要用UDF,以及使用时的注意事项。比如,UDF的应用场景,比如处理复杂的数据转换,或者应用特定的业务逻辑。同时,需要注意数据类型的匹配,否则可能会出错。比如在Scala中,可能需要定义更严格的类型。 另外,用户可能想知道如何在不同API中使用UDF,比如在DataFrame的SQL表达式或者Dataset的API中。例如,在SQL中注册UDF后,可以在SQL语句中直接调用,而在DataFrame中,可以使用selectExpr或者expr函数。 还有,可能需要注意UDF的执行效率。比如,在PySpark中,使用Pandas UDF(Vectorized UDF)可以提高性能,通过批处理来处理数据,而不是逐行处理。这点可能对用户有帮助,特别是处理大数据时。 另外,用户可能遇到常见问题,比如序列化错误,或者返回类型不匹配。比如,在定义UDF时,如果忘记指定返回类型,PySpark可能会推断错误,导致运行时异常。这时候需要明确指定正确的DataType。 还有,UDF的注册方式,临时还是永久的。临时UDF只在当前Session有效,而永久的需要注册到Hive Metastore。用户可能需要根据使用场景选择。 总结回答结构的话,可能需要分点介绍UDF的概念、使用场景、不同语言的实现方式(Python和Scala示例)、注意事项以及性能优化建议。这样结构清晰,用户能逐步了解如何创建和使用自定义UDF,同时避免常见陷阱。</think>Spark自定义UDF(用户定义函数)详解 1. **基本概念** - UDF(User-Defined Function)允许用户扩展Spark SQL功能,处理内置函数无法覆盖的逻辑。 - 适用场景:数据清洗、复杂计算、特定业务规则等。 2. **实现步骤(以PySpark为例)** ```python from pyspark.sql.functions import udf from pyspark.sql.types import IntegerType # 定义普通函数 def string_length(s: str) -> int: return len(s) # 注册为UDF(指定返回类型) length_udf = udf(string_length, IntegerType()) # 在DataFrame中使用 df = spark.createDataFrame([("Alice",), ("Bob",)], ["name"]) df.withColumn("name_length", length_udf("name")).show() ``` 3. **Scala实现示例** ```scala import org.apache.spark.sql.functions.udf val toUpper = udf((s: String) => s.toUpperCase) df.withColumn("upper_name", toUpper($"name")) ``` 4. **SQL中使用UDF** ```sql -- 注册临时函数 spark.udf.register("str_len", (s: String) => s.length) -- SQL调用 SELECT name, str_len(name) AS len FROM users ``` 5. **核心注意事项** - **性能优化**: - 优先使用内置函数 - PySpark中推荐使用Pandas UDF(向量化处理) ```python from pyspark.sql.functions import pandas_udf @pandas_udf(IntegerType()) def vectorized_str_len(s: pd.Series) -> pd.Series: return s.str.len() ``` - **类型匹配**:必须正确定义输入/输出类型 - **空值处理**:需显式处理null情况 - **序列化问题**:确保函数依赖项可序列化 6. **UDF类型对比** | 类型 | 特点 | 适用场景 | |---------------|-----------------------------|------------------| | 普通UDF | 逐行处理,性能较低 | 简单转换 | | 向量化Pandas UDF | 批处理,性能提升10倍+ | 复杂计算/大数据量 | | Scala UDF | 运行在JVM,无序列化开销 | 性能敏感型任务 | 7. **调试技巧** - 使用`df.printSchema()`验证数据类型 - 通过`explain()`查看执行计划 - 单元测试验证UDF逻辑 **最佳实践建议** 1. 优先尝试Spark内置函数 2. 复杂逻辑推荐用Pandas UDF或Scala UDF 3. 避免在UDF中封装过多业务逻辑 4. 对null值进行防御性处理 5. 大数据处理时关注shuffle操作的影响 通过合理使用UDF,可以显著提升Spark处理复杂业务逻辑的能力,但需平衡灵活性与性能损耗。
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