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hive学习笔记之十：用户自定义聚合函数(UDAF)

Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是《hive学习笔记》的第十篇，前文实践过UDF的开发、部署、使用，那个UDF适用于一进一出的场景，例如将每条记录的指定字段转为大写...； 除了一进一出，在使用group by的SQL中，多进一出也是常见场景，例如hive自带的avg、sum都是多进一出，这个场景的自定义函数叫做用户自定义聚合函数(User Defiend Aggregate...开发UDAF时，要继承抽象类GenericUDAFEvaluator，里面有多个抽象方法，在不同的阶段，会调用到这些方法中的一个或多个； 下图对每个阶段调用了哪些方法说得很清楚： 下图对顺序执行的三个阶段和涉及方法做了详细说明...{ ((FieldLengthAggregationBuffer)agg).setValue(0); } /** * 不断被调用执行的方法，最终数据都保存在...* * 当前阶段结束时执行的方法，返回的是部分聚合的结果（map、combiner） * @param agg * @return * @throws HiveException

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    hive学习笔记之十：用户自定义聚合函数(UDAF)

    Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是《hive学习笔记》的第十篇，前文实践过UDF的开发、部署、使用，那个UDF适用于一进一出的场景，例如将每条记录的指定字段转为大写...开发UDAF时，要继承抽象类GenericUDAFEvaluator，里面有多个抽象方法，在不同的阶段，会调用到这些方法中的一个或多个； 下图对每个阶段调用了哪些方法说得很清楚： [在这里插入图片描述...] 下图对顺序执行的三个阶段和涉及方法做了详细说明： [在这里插入图片描述] 以上两张图片的出处都是kent7306的文章《Hive UDAF开发详解》，地址：https://blog.csdn.net...{ ((FieldLengthAggregationBuffer)agg).setValue(0); } /** * 不断被调用执行的方法，最终数据都保存在...* * 当前阶段结束时执行的方法，返回的是部分聚合的结果（map、combiner） * @param agg * @return * @throws HiveException

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    Hive UDFUDAF 总结

    概述 在Hive中,用户可以自定义一些函数,用于扩展HiveQL的功能,这类函数分为三大类: UDF（User-Defined-Function) 特点:一进一出; 继承UDF类（org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF...写法上更加复杂,需要自己定义三个函数,虽然有上述的两个优点,但是 Hive 官方并不推荐使用该方法,如果能够使用 UDF 实现尽量不使用 GenericUDF.父类源码github位置 public...比如m为 PARTIAL1 和 COMPLETE 时,parameters为原始数据;m为 PARTIAL2 和 FINAL 时,parameters仅为部分聚合数据（只有一个元素）.在 PARTIAL1...并保存到agg中 terminatePartial(AggregationBuffer agg):返回部分聚合数据的持久化对象.因为调用这个方法时,说明已经是map或者combine的结束了,必须将数据持久化以后交给...agg):返回最终结果.

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    Hive 系列 之 UDF，UDTF，UDAF

    1 为什么需要 udf udf，（User Defined Function）用户自定义函数 Hive 的 类 sql 给 开发者和分析者带来了极大的便利，使用 sql 就可以完成海量数据的处理，但是有时候...，hive 自带的一些函数可能无法满足需求，这个时候，就需要我们自己定义一些函数，像插件一样在MapReduce过程中生效。...toString().substring(0, 2) + "..."); } return text1; } } 输入的是 Text，这个类是 hadoop 对...} } } 上面的这段代码是 实现了 Hive 中的 count 函数的功能 udaf 需要继承 org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.AbstractGenericUDAFResolver...还会有一些跨节点的操作 另外就是 Mode 这个类 决定了在Map阶段和Reduce阶段 在涉及到对列进行UDF函数计算的时候，会调用UDF类中的哪些方法 并不是所有的方法都会调用，只会调用有限的几个。

    5.1K20

    使用Pandas_UDF快速改造Pandas代码

    常常与select和withColumn等函数一起使用。其中调用的Python函数需要使用pandas.Series作为输入并返回一个具有相同长度的pandas.Series。...具体执行流程是，Spark将列分成批，并将每个批作为数据的子集进行函数的调用，进而执行panda UDF，最后将结果连接在一起。...对每个分组应用一个函数。函数的输入和输出都是pandas.DataFrame。输入数据包含每个组的所有行和列。 将结果合并到一个新的DataFrame中。...此外，在应用该函数之前，分组中的所有数据都会加载到内存，这可能导致内存不足抛出异常。 下面的例子展示了如何使用groupby().apply() 对分组中的每个值减去分组平均值。...优化Pandas_UDF代码 在上一小节中，我们是通过Spark方法进行特征的处理，然后对处理好的数据应用@pandas_udf装饰器调用自定义函数。

    7.1K20

    （下）史上最全干货！Flink SQL 成神之路（全文 18 万字、138 个案例、42 张图）

    4.2.1.精确函数 精确函数引用是让用户限定 Catalog，数据库名称进行精准定位一个 UDF 然后调用。...自定义函数（UDF）是一种扩展开发机制，可以用来在查询语句里调用难以用 SQL 进行 直接 表达的频繁使用或自定义的逻辑。...当前 Flink 提供了一下几种 UDF 能力： 标量函数（Scalar functions 或 UDAF）：输入一条输出一条，将标量值转换成一个新标量值，对标 Hive 中的 UDF； 表值函数（Table...如果使用未加载的 Module，则会直接抛出异常。...所以在初始化我们引入的 TestGenericUDF 时，默认会按照 Flink 的 UserDefinedFunction 强转，因此才会报强转错误。 那么我们就不能使用 Hive UDF 了吗？

    3.6K22

    flink table窗口聚合的open函数未调用的bug分析

    今天分析一下，flink table聚合udf AggregateFunction的open函数未被调用的bug。...假设我们定义一个AggregateFunction的udf叫做WeightedAvg，主要进行求平均值，其中有一个变量 flag，初始值为1 ，我们想我在open的时候更改为100. package org.table.agg...分别执行两个sql之后，你会发现： 情景一：value of flag is : 100 情景二：value of flag is : 1 之所以会情景二没有被更改为 100 主要原因是open函数没有调用...情景二对应DataStream的AggregateFunction，而该函数并没有open方法。仅仅说的是滚动窗口，还有其它窗口AggregateUtil。...如代码，可以给WeightedAvg加入构造函数： public WeightedAvg(int flag) { this.flag = flag; } 然后注册udf的时候直接初始化

    2.2K10

    Python实现MaxCompute UDFUDAFUDTF

    MaxCompute的UDF包括：UDF，UDAF和UDTF三种函数，本文将重点介绍如何通过Python实现这三种函数。...SQL语句在执行之前，所有函数的参数类型和返回值类型必须确定。因此对于Python这一动态类型语言，需要通过对UDF类加decorator的方式指定函数签名。...，抛出错误禁止执行。...执行期，UDF函数的参数会以函数签名指定的类型传给用户。用户的返回值类型也要与函数签名指定的类型一致，否则检查到类型不匹配时也会报错。...这样，函数在SQL中使用时可以匹配任意输入参数，但返回值类型无法推导，所有输出参数都将认为是string类型。因此在调用forward时，就必须将所有输出值转成str类型。

    2.9K90

    Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十·二）

    组块应被视为不可变的，对组块的更改可能会产生意外结果。有关更多信息，请参见使用用户定义函数（UDF）方法进行变异。 （可选）一次性操作整个组块的所有列。...组块应被视为不可变的，对组块的更改可能会产生意想不到的结果。有关更多信息，请参阅使用用户定义函数（UDF）方法进行变异。 （可选）一次操作整个组块的所有列。...filter方法接受一个用户定义函数（UDF），当应用于整个组时，返回True或False。然后，filter方法的结果是 UDF 返回True的组的子集。...filter方法接受一个用户定义函数（UDF），当应用于整个组时，返回True或False。filter方法的结果是 UDF 返回True的组的子集。 假设我们只想获取属于组总和大于 2 的元素。...当组的第 n 个元素不存在时，不 会引发错误；相反，不会返回相应的行。 一般来说，此操作作为过滤器。在某些情况下，它还会返回每个组的一行，因此也是一种缩减。

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    PySpark UD(A)F 的高效使用

    1.UDAF 聚合函数是对一组行进行操作并产生结果的函数，例如sum()或count()函数。用户定义的聚合函数(UDAF)通常用于更复杂的聚合，而这些聚合并不是常使用的分析工具自带的。...所有 PySpark 操作，例如的 df.filter() 方法调用，在幕后都被转换为对 JVM SparkContext 中相应 Spark DataFrame 对象的相应调用。...下图还显示了在 PySpark 中使用任意 Python 函数时的整个数据流，该图来自PySpark Internal Wiki....除了UDF的返回类型之外，pandas_udf还需要指定一个描述UDF一般行为的函数类型。...Spark DataFrame和JSON 相互转换的函数; 2)pandas DataFrame和JSON 相互转换的函数 3)装饰器：包装类，调用上述2类函数实现对数据具体处理函数的封装 1) Spark

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    Pandas数据聚合：groupby与agg

    它可以接受多种类型的参数，如字符串表示的函数名、自定义函数、字典等。通过agg，我们可以一次性对多个列应用不同的聚合函数，极大地提高了数据处理的灵活性和效率。...单列聚合 基本用法 对于单列数据的聚合，通常我们会先使用groupby方法指定分组依据，然后调用agg方法并传入具体的聚合函数。...TypeError: 当尝试对非数值类型的数据应用某些聚合函数（如求和）时，可能会遇到类型错误。确保所有元素属于同一类型，或者使用适当的转换函数。...这样可以一次性获取多个聚合结果，而不需要多次调用agg。...("\n对同一列应用多个聚合函数：") print(multi_func_agg_result) 总结 通过对Pandas groupby和agg的学习，我们可以更好地理解和运用这一强大工具来满足各种数据分析需求

    44110

    再见Pandas，又一数据处理神器！

    例如，当调用dask_cudf.read_csv(...)时，集群的GPU通过调用cudf.read_csv()来执行解析CSV文件的工作。...在比较浮点结果时，建议使用cudf.testing模块提供的函数，允许您根据所需的精度比较值。 列名： 与Pandas不同，cuDF不支持重复的列名。最好使用唯一的字符串作为列名。....apply()函数限制： cuDF支持.apply()函数，但它依赖于Numba对用户定义的函数（UDF）进行JIT编译并在GPU上执行。这可以非常快速，但对UDF中允许的操作施加了一些限制。...当数据量不大，可以在单个GPU内存中处理时，cuDF提供了对单个GPU上高性能数据操作的支持。...").agg({"a": "max", "b": "mean", "c": "sum"}) 转自：coggle，仅用于传递和分享更多信息，并不代表本平台赞同其观点和对其真实性负责，版权归原作者所有，如有侵权请联系我们删除

    28510

    快手基于 Flink 的持续优化与实践

    但是 Flink 任务在消费双集群 topic 时，本身是不能做到高可用的。...第一，两阶段聚合，分为 Local window Agg 和 Global window Agg。...Local window Agg：预聚合 window 大小与 global 阶段保持一致，checkpoint 时将结果写出，不保存状态 。Global window Agg：全量聚合。...我们解决的第二个问题是 Flink SQL 下的 UDF 函数复用的问题。如下图所示，以左边的 SQL 为例，可以看到有两个 UDF 的函数，这两个函数在 SQL 里面都重复出现了多次。...优化前：相同 UDF 多次执行，性能变差。 优化后：同一条数据下 UDF 结果复用，避免多次调用执行，节约资源，性能也得到提升。拿示例 SQL 来说，性能提升了 2 倍。 ?

    1.1K20

    再见Pandas，又一数据处理神器！

    例如，当调用dask_cudf.read_csv(...)时，集群的GPU通过调用cudf.read_csv()来执行解析CSV文件的工作。...在比较浮点结果时，建议使用cudf.testing模块提供的函数，允许您根据所需的精度比较值。 列名： 与Pandas不同，cuDF不支持重复的列名。最好使用唯一的字符串作为列名。....apply()函数限制： cuDF支持.apply()函数，但它依赖于Numba对用户定义的函数（UDF）进行JIT编译并在GPU上执行。这可以非常快速，但对UDF中允许的操作施加了一些限制。...当数据量不大，可以在单个GPU内存中处理时，cuDF提供了对单个GPU上高性能数据操作的支持。...").agg({"a": "max", "b": "mean", "c": "sum"}) 转自：coggle，仅用于传递和分享更多信息，并不代表本平台赞同其观点和对其真实性负责，版权归原作者所有，如有侵权请联系我们删除

    32510

    2小时入门SparkSQL编程

    DataSet在DataFrame基础上进一步增加了数据类型信息，可以在编译时发现类型错误。 DataFrame可以看成DataSet[Row]，两者的API接口完全相同。...4，类SQL表操作 类SQL表操作包括表查询(select,selectExpr,where,filter),表连接(join,union,unionAll),表分组聚合(groupby,agg,pivot...七，DataFrame的SQL交互 将DataFrame/DataSet注册为临时表视图或者全局表视图后，可以使用sql语句对DataFrame进行交互。 以下为示范代码。 ? ? ? ?...八，用户自定义函数 SparkSQL的用户自定义函数包括二种类型，UDF和UDAF，即普通用户自定义函数和用户自定义聚合函数。...1，普通UDF ? ? 2，弱类型UDAF 弱类型UDAF需要继承UserDefinedAggregateFunction。 ? ? ? ?

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    flink sql 知其所以然（九）：window tvf tumble window 的奇思妙解

    但是在抛出窗口概念之前，博主有几个关于窗口的小想法说一下。 3.1.窗口竟然拖慢数据产出？ 一个小想法。 先抛结论：窗口会拖慢实时数据的产出，是在目前下游分析引擎能力有限的情况下的一种妥协方案。...查询时直接用 olap 做聚合。这其中是没有任何窗口的概念的。但是整个链路中，要保障端对端精确一次，要保障大数据量情况下 olap 引擎能够秒级查询返回，更何况有一些去重类指标的计算，等等场景。...15 16 4.4.2.local agg udf 逻辑 其实 local agg 的处理逻辑很简单，基本和上节说的 1.12 实现一致。...18 19 20 21 这里有一个重点，就是 global agg udf 是执行 merge 操作进行聚合的。其逻辑就是将上游 combiner 的结果数据聚合。...24 25 26 4.5.2.local agg、global agg udf 逻辑 28 其实 global agg 和 local agg 逻辑基本一致，这里不再赘述。

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