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【Scala篇】--Scala中的函数

一、前述 Scala中的函数还是比较重要的，所以本文章把Scala中可能用到的函数列举如下，并做详细说明。 二、具体函数 1、Scala函数的定义 ?...scala中函数有返回值时，可以写return，也可以不写return，会把函数中最后一行当做结果返回。当写return时，必须要写函数的返回值。...这种说法无论方法体里面什么逻辑都成立，scala可以把任意类型转换为Unit.假设，里面的逻辑最后返回了一个string，那么这个返回值会被转换成Unit，并且值会被丢弃。...2.无参数匿名函数 * 3.有返回值的匿名函数 * 注意： * 可以将匿名函数返回给定义的一个变量 */ //有参数匿名函数 val value1...，函数的返回是函数 因为函数的返回是函数，所以可以理解为调用hightFunc2（1,2）的返回是函数，所以需要在传进去一个参数。

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Spark常用的算子以及Scala函数总结

Spark与Scala 首先，介绍一下scala语言： Scala 是一种把面向对象和函数式编程理念加入到静态类型语言中的混血儿。 为什么学scala？...新手学习Spark编程，在熟悉了Scala语言的基础上，首先需要对以下常用的Spark算子或者Scala函数比较熟悉，才能开始动手写能解决实际业务的代码。...Action算子，这类算子会触发SparkContext提交Job作业 下面是我以前总结的一些常用的Spark算子以及Scala函数： map()：将原来 RDD 的每个数据项通过 map 中的用户自定义函数...基于SparkShell的交互式编程 1、map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。...注意在数据对被搬移前同一机器上同样的key是怎样被组合的(reduceByKey中的lamdba函数)。然后lamdba函数在每个区上被再次调用来将所有值reduce成一个最终结果。

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Spark常用的算子以及Scala函数总结

Spark与Scala 首先，介绍一下scala语言： Scala 是一种把面向对象和函数式编程理念加入到静态类型语言中的混血儿。 为什么学scala？...新手学习Spark编程，在熟悉了Scala语言的基础上，首先需要对以下常用的Spark算子或者Scala函数比较熟悉，才能开始动手写能解决实际业务的代码。...3、Action算子，这类算子会触发SparkContext提交Job作业 下面是我以前总结的一些常用的Spark算子以及Scala函数： map()：将原来 RDD 的每个数据项通过 map 中的用户自定义函数...基于SparkShell的交互式编程 1、map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。...注意在数据对被搬移前同一机器上同样的key是怎样被组合的(reduceByKey中的lamdba函数)。然后lamdba函数在每个区上被再次调用来将所有值reduce成一个最终结果。

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Scala中的偏函数

艺术地说，Scala中的Partial Function就是一个“残缺”的函数，就像一个严重偏科的学生，只对某些科目感兴趣，而对没有兴趣的内容弃若蔽履。...在Scala中，所有偏函数的类型皆被定义为PartialFunction[-A, +B]类型，PartialFunction[-A, +B]又派生自Function1。...在PartialFunction中，andThen方法返回的是一个名为AndThen的偏函数： trait PartialFunction[-A, +B] extends (A => B) { override...例如编写一个函数，要求将字符串中的数字替换为对应的英文单词，则可以实现为： val p1:PartialFunction[String, String] = { case s if s.contains...is even" case x if x % 2 == 1 => x + " is odd" } 在Twitter的Effetive Scala中，给出了一个使用map的编码风格建议： //avoid

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Spark 1.4为DataFrame新增的统计与数学函数

Spark一直都在快速地更新中，性能越来越快，功能越来越强大。我们既可以参与其中，也可以乐享其成。 目前，Spark 1.4版本在社区已经进入投票阶段，在Github上也提供了1.4的分支版本。...最近，Databricks的工程师撰写了博客，介绍了Spark 1.4为DataFrame新增的统计与数学函数。...为DataFrame新增加的数学函数都是我们在做数据分析中常常用到的，包括cos、sin、floor、ceil以及pow、hypot等。...以上新特性都会在Spark 1.4版本中得到支持，并且支持Python、Scala和Java。...在未来发布的版本中，DataBricks还将继续增强统计功能，并使得DataFrame可以更好地与Spark机器学习库MLlib集成，例如Spearman Correlation（斯皮尔曼相关）、针对协方差运算与相关性运算的聚合函数等

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BigData--大数据技术之SparkSQL

一、Spark SQL概述 1、DataFrame 与RDD类似，DataFrame也是一个分布式数据容器。...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。...2、DataSet 1）是Dataframe API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象。 2）用户友好的API风格，既具有类型安全检查也具有Dataframe的查询优化特性。...4）样例类被用来在Dataset中定义数据的结构信息，样例类中每个属性的名称直接映射到DataSet中的字段名称。...比如可以有Dataset[Car]，Dataset[Person]. 7）DataFrame只是知道字段，但是不知道字段的类型，所以在执行这些操作的时候是没办法在编译的时候检查是否类型失败的，比如你可以对一个

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Spark强大的函数扩展功能

Spark首先是一个开源框架，当我们发现一些函数具有通用的性质，自然可以考虑contribute给社区，直接加入到Spark的源代码中。...用Scala编写的UDF与普通的Scala函数没有任何区别，唯一需要多执行的一个步骤是要让SQLContext注册它。...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）。...此时，UDF的定义也不相同，不能直接定义Scala函数，而是要用定义在org.apache.spark.sql.functions中的udf方法来接收一个函数。...如果Spark自身没有提供符合你需求的函数，且需要进行较为复杂的聚合运算，UDAF是一个不错的选择。

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大数据技术之_19_Spark学习_03_Spark SQL 应用解析小结

3、DataFrame 是一个弱类型的数据对象，DataFrame 的劣势是在编译期不进行表格中的字段的类型检查。在运行期进行检查。... from people").show() ========== 应用 UDAF 函数（用户自定义聚合函数） ========== 1、弱类型用户自定义聚合函数 步骤如下： （1）新建一个 Class...2、强类型的用户自定义聚合函数 步骤如下： （1）新建一个class，继承Aggregator[Employee, Average, Double] 其中 Employee 是在应用聚合函数的时候传入的对象...，Average 是聚合函数在运行的时候内部需要的数据结构，Double 是聚合函数最终需要输出的类型。...这些可以根据自己的业务需求去调整。 复写相对应的方法：     // 用于定义一个聚合函数内部需要的数据结构     override def zero: Average = ???

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Spark SQL 快速入门系列(6) | 一文教你如何自定义 SparkSQL 函数

scala> val df = spark.read.json("examples/src/main/resources/people.json") df: org.apache.spark.sql.DataFrame...| | 30| Andy| | 19| Justin| +----+-------+ // 注册一个 udf 函数: toUpper是函数名, 第二个参数是函数的具体实现 scala> spark.udf.register...用户自定义聚合函数 强类型的Dataset和弱类型的DataFrame都提供了相关的聚合函数， 如 count()，countDistinct()，avg()，max()，min()。...除此之外，用户可以设定自己的自定义聚合函数 2.1 弱类型UDF(求和) 1.源码 package com.buwenbuhuo.spark.sql.day01.udf import com.buwenbuhuo.spark.sql.day01...: Row): Unit = { // input是指的使用聚合函数的时候，缓过来的参数封装到了Row if(!

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聚合函数Aggregations

一、简单聚合 1.1 数据准备 // 需要导入 spark sql 内置的函数包 import org.apache.spark.sql.functions._ val spark = SparkSession.builder...empDF.select(approx_count_distinct ("ename",0.1)).show() 1.5 first & last 获取 DataFrame 中指定列的第一个值或者最后一个值...empDF.select(avg("sal")).show() 1.9 数学函数 Spark SQL 中还支持多种数学聚合函数，用于通常的数学计算，以下是一些常用的例子： // 1.计算总体方差、均方差...Scala 提供了两种自定义聚合函数的方法，分别如下： 有类型的自定义聚合函数，主要适用于 DataSet； 无类型的自定义聚合函数，主要适用于 DataFrame。...以下分别使用两种方式来自定义一个求平均值的聚合函数，这里以计算员工平均工资为例。

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SQL中的聚合函数介绍

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 什么是聚合函数（aggregate function）？ 聚合函数对一组值执行计算并返回单一的值。 聚合函数有什么特点？...除了 COUNT 以外，聚合函数忽略空值。 聚合函数经常与 SELECT 语句的 GROUP BY 子句一同使用。 所有聚合函数都具有确定性。任何时候用一组给定的输入值调用它们时，都返回相同的值。...1、 select 语句的选择列表（子查询或外部查询）； 2、having 子句； 3、compute 或 compute by 子句中等； 注意： 在实际应用中，聚合函数常和分组函数group by结合使用...其他聚合函数（aggregate function） 6、 count_big()返回指定组中的项目数量。...count_big(prd_no) from sales 7、 grouping()产生一个附加的列。

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Scala中的方法与函数

，该方法的返回值均为空 方法体中的大括号：在Scala中，大括号意味着将一组执行语句囊括为一个整体，并称之为代码块，代码块的最后一行代码的执行结果即是该方法的返回结果 方法体中return：与Python...中必须显示使用return关键字来表达返回值，Scala中的return是可选项，一般仅在需提前返回方法执行结果时才需使用（否则，就是以方法体代码块中的最后一句代码执行结果作为返回值） 方法调用：使用方法名...与方法使用def作为关键字来声明不同，Scala中声明函数的关键字其实是“=>”，一个标准的函数声明如下： ?...实际上，上述的偏应用函数、柯里化函数背后对应的都属于Scala中高阶函数的特性，即函数以一个返回值的身份出现在其他方法中。...对于Scala中的一个方法定义，但参数或返回值是一个函数类型时，那么就称之为高阶函数（或者更严谨的说，是一个高阶方法），这也是Scala中函数式编程的直接体现。

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SQL、Pandas和Spark：常用数据查询操作对比

limit：限定返回结果条数 这是一条SQL查询语句中所能涉及的主要关键字，经过解析器和优化器之后，最后的执行过程则又与之差别很大，执行顺序如下： from：首先找到待查询的表 join on：如果目标数据表不止一个...Spark：相较于Pandas中有多种实现两个DataFrame连接的方式，Spark中接口则要单一许多，仅有join一个关键字，但也实现了多种重载方法，主要有如下3种用法： // 1、两个DataFrame...Pandas：Pandas中groupby操作，后面可接多个关键字，常用的其实包括如下4类： 直接接聚合函数，如sum、mean等； 接agg函数，并传入多个聚合函数； 接transform，并传入聚合函数...接apply，实现更为定制化的函数功能，参考Pandas中的这3个函数，没想到竟成了我数据处理的主力 Spark：Spark中的groupBy操作，常用的包括如下3类： 直接接聚合函数，如sum、avg...纵向拼接，要求列名对齐，而append则相当于一个精简的concat实现，与Python中列表的append方法类似，用于在一个DataFrame尾部追加另一个DataFrame； Spark：Spark

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SparkR：数据科学家的新利器

本文将回顾SparkR项目的背景，对其当前的特性作总体的概览，阐述其架构和若干技术关键点，最后进行展望和总结。...Scala API 中RDD的每个分区的数据由iterator来表示和访问，而在SparkR RDD中，每个分区的数据用一个list来表示，应用到分区的转换操作，如mapPartitions()，接收到的分区数据是一个...为了符合R用户经常使用lapply()对一个list中的每一个元素应用某个指定的函数的习惯，SparkR在RDD类上提供了SparkR专有的transformation方法：lapply()、lapplyPartition...假设rdd为一个RDD对象，在Java/Scala API中，调用rdd的map()方法的形式为：rdd.map(…)，而在SparkR中，调用的形式为：map(rdd, …)。...DataFrame API的实现 由于SparkR DataFrame API不需要传入R语言的函数（UDF()方法和RDD相关方法除外），而且DataFrame中的数据全部是以JVM的数据类型存储，所以和

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大数据技术Spark学习

Spark SQL 是 Spark 用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做 DataFrame，并且作为分布式 SQL 查询引擎的作用。...(即聚合函数) 强类型的 Dataset 和弱类型的 DataFrame 都提供了相关的聚合函数，如 count()，countDistinct()，avg()，max()，min()。...除此之外，用户可以设定自己的自定义聚合函数。 弱类型用户自定义聚合函数 通过继承 UserDefinedAggregateFunction 来实现用户自定义聚合函数。...下面展示一个求平均工资的自定义聚合函数： package com.atguigu.spark import org.apache.spark.sql....，Average 是聚合函数在运行的时候内部需要的数据结构，Double 是聚合函数最终需要输出的类型 object MyAverage extends Aggregator[Employee, Average

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【数据科学家】SparkR：数据科学家的新利器

本文将回顾SparkR项目的背景，对其当前的特性作总体的概览，阐述其架构和若干技术关键点，最后进行展望和总结。...Scala API 中RDD的每个分区的数据由iterator来表示和访问，而在SparkR RDD中，每个分区的数据用一个list来表示，应用到分区的转换操作，如mapPartitions()，接收到的分区数据是一个...为了符合R用户经常使用lapply()对一个list中的每一个元素应用某个指定的函数的习惯，SparkR在RDD类上提供了SparkR专有的transformation方法：lapply()、lapplyPartition...假设rdd为一个RDD对象，在Java/Scala API中，调用rdd的map()方法的形式为：rdd.map(…)，而在SparkR中，调用的形式为：map(rdd, …)。...DataFrame API的实现 由于SparkR DataFrame API不需要传入R语言的函数（UDF()方法和RDD相关方法除外），而且DataFrame中的数据全部是以JVM的数据类型存储，所以和

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