使用比较少，这里先不讲解 2.将写好的类打包为jar，如HiveUDF-1.0.jar，并且上传到Hive机器或者HDFS目录 3.入到Hive shell环境中，输入命令add jar /home/hadoop...中使用myudf()； 四、自定义实现UDF和UDTF 4.1 需求 1）UDF，自定义一个函数，并且实现把列中的数据由小写转换成大写 2）UDTF，拆分一个表中的name字段，以|为分割，分成不同的列...，实现initialize，process，close三个方 2）注意事项 initialize方法制定了返回的列名及数据类型（forward写入数据的类型是一个数组，对应着initialize定义的列名...函数列名调用的时侯通过：myudtf(col,col1) t1 as co1,col2来使用列名。...，它能够将一列数据拆成多行数据，在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合。
的返回值是StructObjectInspector类型，UDTF生成的每个列的名称和类型都设置到返回值中； 重写process方法，该方法中是一进多出的逻辑代码，把每个列的数据准备好放在数组中，执行一次...forward方法，就是一行记录； close方法不是必须的，如果业务逻辑执行完毕，可以将释放资源的代码放在这里执行； 接下来，就按照上述关键点开发UDTF； 一列拆成多列 接下来要开发的UDTF，名为...udf_wordsplitsinglerow，作用是将入参拆分成多个列； 下图红框中是t16表的一条原始记录的string_field字段，会被udf_wordsplitsinglerow处理： [在这里插入图片描述...] 上面红框中的字段被UDTF处理处理后，一列变成了三列，每一列的名称如下图黄框所示，每一列的值如红框所示： [在这里插入图片描述] 以上就是咱们马上就要开发的功能； 打开前文创建的hiveudf工程，...process方法，取得入参后用冒号分割字符串，得到数组，再调用forward方法，就生成了一行记录，该记录有三列； 验证UDTF 接下来将WordSplitSingleRow.java部署成临时函数并验证
的返回值是StructObjectInspector类型，UDTF生成的每个列的名称和类型都设置到返回值中； 重写process方法，该方法中是一进多出的逻辑代码，把每个列的数据准备好放在数组中，执行一次...forward方法，就是一行记录； close方法不是必须的，如果业务逻辑执行完毕，可以将释放资源的代码放在这里执行； 接下来，就按照上述关键点开发UDTF； 一列拆成多列 接下来要开发的UDTF，名为...udf_wordsplitsinglerow，作用是将入参拆分成多个列； 下图红框中是t16表的一条原始记录的string_field字段，会被udf_wordsplitsinglerow处理：...上面红框中的字段被UDTF处理处理后，一列变成了三列，每一列的名称如下图黄框所示，每一列的值如红框所示： 以上就是咱们马上就要开发的功能； 打开前文创建的hiveudf工程，新建WordSplitSingleRow.java...process方法，取得入参后用冒号分割字符串，得到数组，再调用forward方法，就生成了一行记录，该记录有三列； 验证UDTF 接下来将WordSplitSingleRow.java部署成临时函数并验证
UDF种类 UDF：操作单个数据行，产生单个数据行； UDAF：操作多个数据行，产生一个数据行； UDTF：操作一个数据行，产生多个数据行一个表作为输出； 自定义UDF步骤 1.编写UDF函数...使用比较少，这里先不讲解 2.将写好的类打包为jar，如HiveUDF-1.0.jar，并且上传到Hive机器或者HDFS目录 3.入到Hive shell环境中，输入命令注册该jar文件； add jar...，参数是用户自定义的，调用那个方法调用是在使用函数时候的参数决定。...（forward写入数据的类型是一个数组，对应着initialize定义的列名），可以返回多个，在List里面对应即可。...函数列名调用的时侯通过：myudtf(c1,c2) t1 as co1,col2来使用列名。
它的二进制表示方式，亦即WKB(well-known-binary)则胜于在传输和在数据库中存储相同的信息。...函数： 普通UDF函数： 操作单个数据行，且产生一个数据作为输出。...例如（COUNT，MAX函数等） 表生成UDF(UDTF) 接受一个数据行，然后返回产生多个数据行（一个表作为输出） 这里的需求是MULTIPOLYGON拆成POLYGON所以需要实现UDTF...key为列名，value 为列的类型，所以要用list封装 List fieldName = new ArrayList(); List<ObjectInspector...); //返回值类型封装 } 初始化完成后，会调用process方法,真正的处理过程在process函数中，在process中，每一次forward()调用产生一行；如果产生多列可以将多个列的值放在一个数组中
当Excel希望获得单个单元格引用但却提供给它单元格区域时，Excel会自动计算出单元格区域与当前单元格的行或列相交的区域并使用。例如下图1所示： ?...如果在单元格C2中输入数组公式： =A:A 即输入后按Ctrl+Shift+Enter完成输入，会获取列A中的第1个数据，如下图3所示。 ?...图3 如果在多个单元格中输入上述数组公式，则会获取多个值，如下图4所示，在单元格区域C5:C9输入上面的数组公式，会得到列A中的前5个数据。 ? 图4 那么，对于函数Excel又是怎么处理的呢？...例如，公式： =VLOOKUP(A4,$A:$C,3,false) 在列A至列C组成的区域中精确查找单元格A4中的内容，并返回列C中相应的值。...如果将单元格区域作为要查找的值，并且输入的不是数组公式： =VLOOKUP($A:$A,$A:$C,3,FALSE) 那么Excel将为查找值使用隐式交集，上面公式的结果如下图5所示。 ?
当Hive提供的内置函数无法满足你的业务处理需要时，此时就可以考虑使用用户自定义函数（UDF：user-defined function）。... temporary function my_lower as 'cn.it.udf.MyUDF'; 5、使用自定义函数 hive>select my_lower('abc'); 3、函数使用方式...把自定义函数的jar上传到hdfs中. hadoop fs -mkdir /hive_func hadoop fs -put my_lower.jar /hive_func 2. ... List fieldOIs = new ArrayList() ;//检查器列表 //设置输出的列的值类型...//将每一个单词添加值对象数组 forwardListObj[0] = field; //将对象数组内容写出 forward
这将始终显示用户选择的系列的数据，如下图2所示。 图2 让我们将第五列中的系列名称称为“valSelOption”。...注意：使用这个系列名称，可以使用MATCH公式从4个系列中获取该系列的位置，知道位置后，就可以使用INDEX公式获取相应的值。...2.创建图表 只需根据上图2第5列中的数据创建图表，可以根据需要对其进行格式化。 3.创建仪表区域 有点棘手，但也很容易。...然而，如何在鼠标悬停时激活该UDF？这就是我们可以使用超链接的地方。 你知道可以使用UDF作为超链接的来源吗？...当你将鼠标放在链接上时，Excel也会运行该函数。无需点击！ 我们知道，Excel不允许函数更改其他单元格中的值或者对其格式化。然而，如果从超链接来使用函数，则该限制不适用！！！
学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 本文主要介绍使用VBA自定义函数（UDF）实现一个名叫MaxMinFair的有趣的算法。...实现MaxMinFair MaxMinFair是编写数组公式UDF的一个很好的例子。它有2个参数：Supply（单个数字）和Demands（一组数字，通常是一个Range对象）。...该函数的核心是Do循环： 通过将可用供应除以未满足需求的数量来计算分配 将分配添加到每个未满足的需求中 在下一次循环迭代中收集任何多余的分配作为可用的供应 计算未满足的要求 当没有未满足的需求或者没有可用的供应要分配时...'数组函数,用于公平分配供给需求 'Supply必须是>=0.0的标量数字 'Demands必须是标量数字或者单个列区域或数据数组 Dim nUnsat As Long...As Long '在Demands中的行数 Dim nCols As Long '在Demands中的列数 Dim dAvailable As Double '本次循环迭代可用的供给
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。...何时使用cuDF和Dask-cuDF cuDF: 当您的工作流在单个GPU上足够快，或者您的数据在单个GPU的内存中轻松容纳时，您会希望使用cuDF。...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。...Dask-cuDF: 当您希望在多个GPU上分布您的工作流程时，或者您的数据量超过了单个GPU内存的容量，或者希望同时分析许多文件中分布的数据时，您会希望使用Dask-cuDF。...Dask-cuDF允许您在分布式GPU环境中进行高性能的数据处理，特别是当数据集太大，无法容纳在单个GPU内存中时。
merge(left, right): 将两个DataFrame或Series合并到一起。...如果两个DataFrame的列名完全相同，使用outer合并方式，效果是将两个DataFrame按行合并到一起。...其实，此时合并的原理也是按列合并，特殊的是两个DataFrame中列名完全一样，且没有指定on参数。...合并时，先找到两个DataFrame中的连接列key，然后将第一个DataFrame中key列的每个值依次与第二个DataFrame中的key列进行匹配，匹配到一次结果中就会有一行数据。...left_on和right_on也可以指定一个array数组，长度与DataFrame中的列长度相等，连接原理不变。 ?
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...buffer2 * 中的数据合并到buffer1中去即可 * @param buffer1 * @param buffer2 */ override def merge(buffer1...，将b2中的值合并到b1中 * @param b1 * @param b2 * @return */ override def merge(b1: DataBuf, b2:...merge函数，对两个值进行 合并， * 因为有可能每个缓存变量的值都不在一个节点上，最终是要将所有节点的值进行合并才行，将b2中的值合并到b1中 * @param b1 * @param...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
Fields，具体的数据 5，列名引用，在关系数据库中我们可以使用列名来定位到某一行数据的某个字段的值，在JDBC中，我们既可以通过列名引用，也可以通过索引下标引用，在pig里，也支持这两种用法...b,b,c就成为一行数据了 10，cogroup，多表分组使用 11，cross，两个数据源链接，会产生笛卡尔集 12，distinct，去重，与关系型数据库不同的是，不能对单个field去重...14，foreach，迭代，抽取一列，或几列的数据， 15，group,分组，类似数据库的group 16，partition by，同等hadoop中Partition组件 17，join，...，比如将pig处理的中间结果，传给python，perl，或者shell等等 27，union，类似数据的union，合并两个结果集为一个结果集 28，register，UDF中，使用此关键词注册我们的组件...，可能是一个jar包，也可能是一个python文件 29，define，给UDF的引用定义一个别名 30，import，在一个pig脚本中，使用imprt关键词引入另外一个pig脚本
，可以认为是一张二维表格，劣势在于编译器不进行表格中的字段的类型检查，在运行期进行检查 4、DataSet是Spark最新的数据抽象，Spark的发展会逐步将DataSet作为主要的数据抽象，弱化RDD...这时teen是一张表，每一行是一个row对象，如果需要访问Row对象中的每一个元素，可以通过下标 row(0)；你也可以通过列名 row.getAs[String]（"name"） ?...2、 需要将一个DF或者DS注册为一个临时表 3、 通过spark.sql去运行一个SQL语句，在SQL语句中可以通过name(列名)方式来应用UDF函数 2、用户自定义聚合函数 弱类型用户自定义聚合函数...你需要通过spark.udf.resigter去注册你的UDAF函数。 需要通过spark.sql去运行你的SQL语句，可以通过 select UDAF(列名) 来应用你的用户自定义聚合函数。...4、如果需要保存成一个text文件，那么需要dataFrame里面只有一列（只需要一列即可）。
Set 视图 V put(K key, V value) 将指定的值与此映射中的指定键关联（可选操作） void putAll(Map<?...也就是说数组中的元素都是最早加入的节点 如果链表的长度>8且数组长度>64时，链表会转为红黑树，当链表的长度<6时，红黑树会重新恢复成链表 2.3 练习：获取HashMap的数据 创建包: cn.tedu.map...,相当于向HashSet中存入数据时,会把数据作为K存入内部的HashMap中,其中K不允许重复,允许使用null. 3.5 练习: Set相关测试 创建包: cn.tedu.collection...(Arrays.toString(set.toArray()));//[蜘蛛精, 至尊宝, 紫霞仙子],将集合转为数组 //4.1创建set2集合，并向集合中存入数据 Set set2...(set2));//判断set2集合的所有元素是否都在set集合中 System.out.println(set.removeAll(set2));//删除set集合中属于set2集合的所有元素 System.out.println
既然是UDF，它也得保持足够的特殊性，否则就完全与Scala函数泯然众人也。这一特殊性不在于函数的实现，而是思考函数的角度，需要将UDF的参数视为数据表的某个列。...例如上面len函数的参数bookTitle，虽然是一个普通的字符串，但当其代入到Spark SQL的语句中，实参`title`实际上是表中的一个列（可以是列的别名）。...当然，我们也可以在使用UDF时，传入常量而非表的列名。...("select title, author from books where longLength(title, 10)") 若使用DataFrame的API，则可以以字符串的形式将UDF传入： val...，除了需要对UDAF进行实例化之外，与普通的UDF使用没有任何区别。
数据接入 我们经常提到的ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，首先第一步就是根据不同来源的数据进行数据接入，主要接入方式有三： 1.批量数据 可以考虑采用使用备份数据库导出...脏数据的清洗 比如在使用Oracle等数据库导出csv file时，字段间的分隔符为英文逗号，字段用英文双引号引起来，我们通常使用大数据工具将这些数据加载成表格的形式，pandas ，spark中都叫做...比如 使用enconv 将文件由汉字编码转换成utf-8 enconv -L zh_CN -x UTF-8 filename 或者要把当前目录下的所有文件都转成utf-8 enca -L zh_CN -...--notest /your_directory 2.2 指定列名 在spark 中 如何把别的dataframe已有的schame加到现有的dataframe 上呢？...缺失值的处理 pandas pandas使用浮点值NaN(Not a Number)表示浮点数和非浮点数组中的缺失值，同时python内置None值也会被当作是缺失值。
通过 columnLabelIndexMap，可以很方便的使用查询列名获得在返回结果记录列( header )的第几列。...Memory 内存：需要将结果集的所有数据都遍历并存储在内存中，再通过内存归并后，将内存中的数据伪装成结果集返回。...3.1 归并算法 因为各个分片结果集已经排序完成，使用《归并算法》能够充分利用这个优势。 归并操作（merge），也叫归并算法，指的是将两个已经排序的序列合并成一个序列的操作。...区别于 GroupByStreamResultSetMerger，其无法使用每个分片结果集的有序的特点，只能在内存中合并后，进行整个重新排序。...，这样可以调用 #aggregate() 将聚合值归并到 aggregationMap 里的该分组条件。
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