spark udap 使用2

本文介绍如何在 Spark 中使用 UserDefinedAggregateFunction (UDAF) 进行数据聚合,并展示了如何注册及使用自定义聚合函数进行数据处理。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

  1. package com.dt.spark
    • 1
    • 1
  2. import org.apache.spark.sql.expressions.{MutableAggregationBuffer, UserDefinedAggregateFunction}
    • 1
  3. import org.apache.spark.sql.types._
    • 1
  4. import org.apache.spark.sql.{Row, SQLContext}
    • 1
  5. import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
    • 1
    • 1
  6. object SparkSQLUDFUDAF {
    • 1
  7. def main(args: Array[String]) {
    • 1
  8. System.setProperty("hadoop.home.dir", "G:/datarguru spark/tool/hadoop-2.6.0");
    • 1
  9. val conf = new SparkConf()
    • 1
  10. conf.setAppName("SparkSQLUDFUDAF")
    • 1
  11. conf.setMaster("local")
    • 1
  12. val sc = new SparkContext(conf)
    • 1
  13. val sqlContext = new SQLContext(sc)
    • 1
    • 1
  14. //模拟实际使用数据
    • 1
  15. val bigData = Array("Spark", "Spark", "Hadoop", "Spark", "Hadoop", "Spark", "Spark", "Hadoop", "Spark", "Hadoop")
    • 1
    • 1
  16. //基于提供的数据创建DataFrame
    • 1
  17. val bigDataRDD = sc.parallelize(bigData)
    • 1
  18. val bigDataRow = bigDataRDD.map(item => Row(item))
    • 1
  19. val structType = StructType(Array(StructField("word", StringType, true)))
    • 1
  20. val bigDataDF = sqlContext.createDataFrame(bigDataRow, structType)
    • 1
  21. bigDataDF.registerTempTable("bigDataTable") //注册成为临时表
    • 1
    • 1
  22. //通过SQLContext注册UDF,在Scala 2.10.x版本UDF函数最多可以接受22个输入参数
    • 1
  23. sqlContext.udf.register("computeLength", (input: String) => input.length)
    • 1
    • 1
  24. //直接在SQL语句中使用UDF,就像使用SQL自动的内部函数一样
    • 1
  25. sqlContext.sql("select word, computeLength(word) as length from bigDataTable").show()
    • 1
    • 1
  26. sqlContext.udf.register("wordCount", new MyUDAF)
    • 1
  27. sqlContext.sql("select word,wordCount(word) as count,computeLength(word) " +
    • 1
  28. "as length from bigDataTable group by word").show()
    • 1
  29. while(true){}
    • 1
    • 1
  30. }
    • 1
    • 1
  31. }
    • 1
    • 1
  32. class MyUDAF extends UserDefinedAggregateFunction{ //ctrl+I实现复写方法
    • 1
  33. /**
    • 1
  34. * 该方法指定具体输入数据的类型
    • 1
  35. * @return
    • 1
  36. */
    • 1
  37. override def inputSchema: StructType = StructType(Array(StructField("input", StringType, true)))
    • 1
    • 1
  38. /**
    • 1
  39. * 在进行聚合操作的时候要处理的数据的结果的类型
    • 1
  40. * @return
    • 1
  41. */
    • 1
  42. override def bufferSchema: StructType = StructType(Array(StructField("count", IntegerType, true)))
    • 1
    • 1
  43. /**
    • 1
  44. * 指定UDAF函数计算后返回的结果类型
    • 1
  45. * @return
    • 1
  46. */
    • 1
  47. override def dataType: DataType = IntegerType
    • 1
    • 1
  48. override def deterministic: Boolean = true
    • 1
    • 1
  49. /**
    • 1
  50. * 在Aggregate之前每组数据的初始化结果
    • 1
  51. * @param buffer
    • 1
  52. * @param input
    • 1
  53. */
    • 1
  54. override def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {buffer(0)=0}
    • 1
    • 1
  55. /**
    • 1
  56. * 在进行聚合的时候有新的值进来,对分组后的聚合如何进行计算
    • 1
  57. * 本地的聚合操作,相当于Hadoop MapReduce模型中的Combiner(这里的Row跟DataFrame的Row无关)
    • 1
  58. * @param buffer
    • 1
  59. * @param input
    • 1
  60. */
    • 1
  61. override def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {
    • 1
  62. buffer(0) = buffer.getAs[Int](0) + 1
    • 1
  63. }
    • 1
    • 1
  64. /**
    • 1
  65. * 最后在分布式节点进行Local Reduce完成后需要进行全局级别的Merge操作
    • 1
  66. * @param buffer1
    • 1
  67. * @param buffer2
    • 1
  68. */
    • 1
  69. override def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = {
    • 1
  70. buffer1(0) = buffer1.getAs[Int](0) + buffer2.getAs[Int](0)
    • 1
  71. }
    • 1
    • 1
  72. /**
    • 1
  73. * 返回UDAF最后的计算结果
    • 1
  74. * @param buffer
    • 1
  75. * @return
    • 1
  76. */
    • 1
  77. override def evaluate(buffer: Row): Any = buffer.getAs[Int](0)
    • 1
  78. }
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 华为移动服务(Huawei Mobile Services,简称 HMS)是一个全面开放的移动服务生态系统,为企业和开发者提供了丰富的工具和 API,助力他们构建、运营和推广应用。其中,HMS Scankit 是华为推出的一款扫描服务 SDK,支持快速集成到安卓应用中,能够提供高效且稳定的二维码和条形码扫描功能,适用于商品扫码、支付验证、信息获取等多种场景。 集成 HMS Scankit SDK 主要包括以下步骤:首先,在项目的 build.gradle 文件中添加 HMS Core 库和 Scankit 依赖;其次,在 AndroidManifest.xml 文件中添加相机访问和互联网访问权限;然后,在应用程序的 onCreate 方法中调用 HmsClient 进行初始化;接着,可以选择自定义扫描界面或使用 Scankit 提供的默认扫描界面;最后,实现 ScanCallback 接口以处理扫描成功和失败的回调。 HMS Scankit 内部集成了开源的 Zxing(Zebra Crossing)库,这是一个功能强大的条码和二维码处理库,提供了解码、生成、解析等多种功能,既可以单独使用,也可以与其他扫描框架结合使用。在 HMS Scankit 中,Zxing 经过优化,以更好地适应华为设备,从而提升扫描性能。 通常,ScanKitDemoGuide 包含了集成 HMS Scankit 的示例代码,涵盖扫描界面的布局、扫描操作的启动和停止以及扫描结果的处理等内容。开发者可以参考这些代码,快速掌握在自己的应用中实现扫码功能的方法。例如,启动扫描的方法如下: 处理扫描结果的回调如下: HMS Scankit 支持所有安卓手机,但在华为设备上能够提供最佳性能和体验,因为它针对华为硬件进行了
标题基于SpringBoot+Vue的社区便民服务平台研究AI更换标题第1章引言介绍社区便民服务平台的研究背景、意义,以及基于SpringBoot+Vue技术的研究现状和创新点。1.1研究背景与意义分析社区便民服务的重要性,以及SpringBoot+Vue技术在平台建设中的优势。1.2国内外研究现状概述国内外在社区便民服务平台方面的发展现状。1.3研究方法与创新点阐述本文采用的研究方法和在SpringBoot+Vue技术应用上的创新之处。第2章相关理论介绍SpringBoot和Vue的相关理论基础,以及它们在社区便民服务平台中的应用。2.1SpringBoot技术概述解释SpringBoot的基本概念、特点及其在便民服务平台中的应用价值。2.2Vue技术概述阐述Vue的核心思想、技术特性及其在前端界面开发中的优势。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue如何有效整合,以提升社区便民服务平台的性能。第3章平台需求分析与设计分析社区便民服务平台的需求,并基于SpringBoot+Vue技术进行平台设计。3.1需求分析明确平台需满足的功能需求和性能需求。3.2架构设计设计平台的整体架构,包括前后端分离、模块化设计等思想。3.3数据库设计根据平台需求设计合理的数据库结构,包括数据表、字段等。第4章平台实现与关键技术详细阐述基于SpringBoot+Vue的社区便民服务平台的实现过程及关键技术。4.1后端服务实现使用SpringBoot实现后端服务,包括用户管理、服务管理等核心功能。4.2前端界面实现采用Vue技术实现前端界面,提供友好的用户交互体验。4.3前后端交互技术探讨前后端数据交互的方式,如RESTful API、WebSocket等。第5章平台测试与优化对实现的社区便民服务平台进行全面测试,并针对问题进行优化。5.1测试环境与工具介绍测试
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值