一、UDF的使用 1、Spark SQL自定义函数就是可以通过scala写一个类，然后在SparkSession上注册一个函数并对应这个类，然后在SQL语句中就可以使用该函数了，首先定义UDF函数，那么创建一个...} 这是一个计算平均年龄的自定义聚合函数，实现代码如下所示： package com.udf import java.math.BigDecimal import org.apache.spark.sql.Row...函数，用于初始化DataBuf对象的值，此DataBuf是自定义类型的 * @return */ override def zero: DataBuf = ???...函数，用于初始化DataBuf对象的值，此DataBuf是自定义类型的 * @return */ override def zero: DataBuf = DataBuf(0.0,0)...四、开窗函数的使用 1、在Spark 1.5.x版本以后，在Spark SQL和DataFrame中引入了开窗函数,其中比较常用的开窗函数就是row_number该函数的作用是根据表中字段进行分组，然后根据表中的字段排序
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...这里我直接用的java8的语法写的，如果是java8之前的版本，需要使用Function2创建匿名函数。 再来个自定义的UDAF—求平均数 先来个最简单的UDAF，求平均数。...Sql官方文档 Scala菜鸟教程 spark1.5 自定义聚合函数UDAF
1，导入Mongodb Connector依赖 为了SparkContext和RDD能使用Mongodb Connector特殊的函数和隐式转换，需要引入相关依赖。...可以写个简单的map函数来实现将数据转化为Document或者BSONDocument或者DBObject 一些scala的类型是不被支持的，应该转化为相等的java类型。...import com.mongodb.spark._ import com.mongodb.spark.sql._ 2，创建sqlContext import org.apache.spark.sql.SQLContext...可以使用asOptions()方法，将自定义的ReadConfig或者WriteConfig转化为一个map。...用于所有部署的通用分区器。使用平均文档大小和集合的随机抽样来确定集合的合适分区。 属性名 描述 partitionKey 分割收集数据的字段。该字段应该被索引并且包含唯一的值。
2 DataFrames DataFrame是一个分布式的数据集合，该数据集合以命名列的方式进行整合。...2.1 入口：SQLContext（Starting Point: SQLContext） Spark SQL程序的主入口是SQLContext类或它的子类。...SQL的解析器可以通过配置spark.sql.dialect参数进行配置。在SQLContext中只能使用Spark SQL提供的”sql“解析器。...（sign,ln,cos,etc） 字符串函数（instr,length,printf,etc） 用户自定义函数（UDF） 用户自定义聚合函数（UDAF） 用户自定义序列化格式器（SerDes） 窗口函数...MapType(keyType, valueType, valueContainsNull): 代表一系列键值对的集合。
一、前述 SparkSql中自定义函数包括UDF和UDAF UDF：一进一出 UDAF:多进一出 （联想Sum函数） 二、UDF函数 UDF:用户自定义函数，user defined function...* 根据UDF函数参数的个数来决定是实现哪一个UDF UDF1，UDF2。。。。...("select name ,StrLen(name,10) as length from user").show(); 三、UDAF函数 UDAF:用户自定义聚合函数，user defined aggreagatefunction...org.apache.spark.sql.types.StructType; /** * UDAF 用户自定义聚合函数 * @author root * */ public class UDAF...* 注意：这里可以自定义一个类继承UserDefinedAggregateFunction类也是可以的 */ sqlContext.udf().register
user").show sc.stop() 2、UDAF:用户自定义聚合函数。...实现UDAF函数如果要自定义类要继承UserDefinedAggregateFunction类 package com.spark.sparksql.udf_udaf; import java.util.ArrayList...org.apache.spark.sql.types.StructType; /** * UDAF 用户自定义聚合函数 * @author root * */ public class UDAF...* 注意：这里可以自定义一个类继承UserDefinedAggregateFunction类也是可以的 */ sqlContext.udf().register...; import org.apache.spark.sql.SaveMode; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext; /**是hive的函数，必须在集群中运行
spark.stop() } } 1.x的Spark SQL编程入口点 SQLContext HiveContext Spark SQL中，SQLContext、HiveContext都是用来创建...2.1 命名变迁 Spark 1.0的Spark SQL的数据结构称为SchemaRDD，具有结构化模式（schema）的分布式数据集合。...2.2 Spark SQL的DataFrame优点 可通过SQL语句、API等多种方式进行查询和操作，还支持内置函数、用户自定义函数等功能 支持优化器和执行引擎，可自动对查询计划进行优化，提高查询效率...4 深入理解 Dataset是一个分布式数据集，提供RDD强类型和使用强大的lambda函数的能力，并结合了Spark SQL优化的执行引擎。..._，则这些隐式转换函数无法被自动引入当前上下文，就需要手动地导入这些函数，这样会使编码变得比较麻烦。 例如，在进行RDD和DataFrame之间的转换时，如果不导入spark.implicits.
因为目前 Spark SQL 本身支持的函数有限，一些常用的函数都没有，比如 len, concat...etc 但是使用 UDF 来自己实现根据业务需要的功能是非常方便的。...用户自定义函数可以在 Spark SQL 中定义和注册为 UDF，并且可以关联别名，这个别名可以在后面的 SQL 查询中使用。...SparkContext: 整个应用的上下文，控制应用的生命周期。 RDD: 不可变的数据集合，可由 SparkContext 创建，是 Spark 的基本计算单元。...解释一下Stage 每个作业会因为 RDD 之间的依赖关系拆分成多组任务集合，称为调度阶段，也叫做任务集。...CUSTOM: 自定义恢复方式，对 StandaloneRecoveryModeFactory 抽象类进行实现并把该类配置到系统中，当 Master 出现异常的时候，会根据用户自定义的方式进行恢复集群状态
DataFrame DataFrame是一个分布式的，按照命名列的形式组织的数据集合。DataFrame基于R语言中的data frame概念，与关系型数据库中的数据库表类似。...SQLContext Spark SQL提供SQLContext封装Spark中的所有关系型功能。可以用之前的示例中的现有SparkContext创建SQLContext。...val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc) 此外，Spark SQL中的HiveContext可以提供SQLContext所提供功能的超集...然后运行DataFrame函数，执行特定的数据选择查询。...，可以隐式地将RDD转化成DataFrame import sqlContext.implicits._ // 创建一个表示客户的自定义类 case class Customer(customer_id
这就使得 Spark SQL 得以洞察更多的结构信息，从而对藏于 DataFrame 背后的数据源以及作用于 DataFrame 之上的变换进行了针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率的目标。...另外，从 API 易用性的角度上看，DataFrame API 提供的是一套高层的关系操作，比函数式的 RDD API 要更加友好、门槛更低。...DataFrame 具有如下特性： RDD 是分布式的 Java 对象的集合；DataFrame 是分布式的 Row 对象的集合。...基于上述的两点，从 Spark 1.6 开始出现 DataSet，作为 DataFrame API 的一个扩展，是一个强类型的特定领域的对象，这种对象可以函数式或者关系操作并行地转换，结合了 RDD 和...RDD、DataFrame、DataSet 的关系 DataSet API 是 DataFrames 的扩展，它提供了一种类型安全的、面向对象的编程接口，它是一个强类型、不可变的对象集合，映射到关系模式
比如Option样例类、for循环、map/filter/foreach等高阶函数，以及不可变对象，都改成了用null、while循环等来实现，并且重用可变的对象。...同时Spark SQL还可以作为分布式的SQL查询引擎。Spark SQL最重要的功能之一，就是从Hive中查询数据。 DataFrame，可以理解为是，以列的形式组织的，分布式的数据集合。...SQLContext 要使用Spark SQL，首先就得创建一个创建一个SQLContext对象，或者是它的子类的对象，比如HiveContext的对象。...val sqlContext = new SQLContext(sc) import sqlContext.implicits._ HiveContext 除了基本的SQLContext以外，还可以使用它的子类...这些额外功能包括：使用HiveQL语法来编写和执行SQL，使用Hive中的UDF函数，从Hive表中读取数据。
提供两种SQL查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的SQL查询；一个叫HiveContext，用于连接Hive的查询。...SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点，实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession...当我们使用spark-shell的时候，Spark框架会自动的创建一个名称叫做Spark的SparkSession，就像我们以前可以自动获取到一个sc来表示SparkContext。...，在GroupedData的API中提供了group by之后的操作，比如， max(colNames: String*)方法，获取分组中指定字段或者所有的数字类型字段的最大值，只能作用于数字型字段 min...，只能作用于数字型字段 sum(colNames: String*)方法，获取分组中指定字段或者所有的数字类型字段的和值，只能作用于数字型字段 count()方法，获取分组中的元素个数distinct
一、SQLContext、HiveContext、SparkSession SQLContext：是spark sql的一个分支入口，可以用来操作sql，这个主要是针对spark来说 HiveContext...SparkSession：Spark2.0中引入了SparkSession的概念，它为用户提供了一个统一的切入点来使用Spark的各项功能，用户不但可以使用DataFrame和Dataset的各种API...Dataset： Dataset是特定域对象中的强类型集合，它可以使用函数或者相关操作并行地进行转换等操作。...更多相关知识可以点击原文链接 以下基于spark2.3.1 二、SQLContext的使用 1、建一个Scala应用程序 /** * SQLContext的使用 * */object SQLContextApp...= new SQLContext(sc)// 2)相关处理：json val people = sqlContext.read.format("json").load(path)
虽然我们希望能够使用SQL(加上UDF函数)完成所有的任务，但是现实往往没有那么理想。为了能够照顾灵活性，我们提供了三种方式让用户更好的使用StreamingPro完成自己的需求。...三种方案简介 通过添加UDF函数。 UDF函数是可以直接在SQL中使用的。算是一个比较自然的增强方案。..." } ] } ] } udf_register, analysis等都可以自定义命名，最好是取个有意义的名字，方便管理。...streaming.core.compositor.spark.udf.func.Functions包含了你开发的UDF函数。..."ref": ['udf_register'], 你对应的任务就可以直接使用mkString函数了。
7.自定义函数UDF和UDAF UDF:用户自定义函数 可以自定义类实现UDFX接口。...user").show sc.stop() UDAF:用户自定义聚合函数 实现UDAF函数如果要自定义类要继承UserDefinedAggregateFunction类 java SparkConf...可以是一个自定义的对象，更新函数也可以是自定义的。...1. batchDuration: 代表我们能够处理数据接收的延迟度, 批次数据处理的间隔时间, 可以集合WebUI调节 * 2....维护一份state状态，state类型可以是任意类型的， 可以是一个自定义的对象，那么更新函数也可以是自定义的。
因为Spark SQL了解数据内部结构，从而对藏于DataFrame背后的数据源以及作用于DataFrame之上的变换进行了针对性的优化，最终达到大幅提升运行时效率的目标。...通过JDBC或者ODBC来连接 二、Spark SQL编程 1、SparkSession新API 在老的版本中，SparkSQL提供两种SQL查询起始点： 一个叫SQLContext，用于Spark自己提供的...SparkSession是Spark最新的SQL查询起始点，实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SQLContext和HiveContext上可用的API在SparkSession...功能：在数据前添加字符串“Name:” spark.udf.register("addName", (x: String) => "Name:" + x) // 6 调用自定义UDF函数...("myAvg", functions.udaf(new MyAvgUDAF())) // 6 调用自定义UDAF函数 spark.sql("select myAvg(age) from
RDD是分布式的Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。 ...DataFrame除了提供了比RDD更丰富的算子以外，更重要的特点是提升执行效率、减少数据读取以及执行计划的优化 *Datasets Dataset是数据的分布式集合。...它提供了RDD的优点（强类型化，使用强大的lambda函数的能力）以及Spark SQL优化后的执行引擎的优点。...Parquet格式是Spark SQL的默认数据源，可通过spark.sql.sources.default配置 2.通用的Load/Save函数 *读取Parquet文件...{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.
SparkSQL支持查询原生的RDD。 RDD是Spark平台的核心概念，是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础。 能够在Scala中写SQL语句。...从API易用性的角度上 看， DataFrame API提供的是一套高层的关系操作，比函数式的RDD API要更加友好，门槛更低。...，随后经过消费模型转换成一个个的Spark任务执行。...转换成DataFrame（不建议使用） 自定义类要可序列化 自定义类的访问级别是Public RDD转成DataFrame后会根据映射将字段按Assci码排序 将DataFrame转换成RDD时获取字段两种方式...java代码： /** * 注意： * 1.自定义类必须是可序列化的 * 2.自定义类访问级别必须是Public * 3.RDD转成DataFrame会把自定义类中字段的名称按assci码排序 */ SparkConf
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