概述 用户自定义聚合函数(UDAF)支持用户自行开发聚合函数完成业务逻辑。从实现上来看 Hive 有两种创建 UDAF 的方式，第一种是 Simple 方式，第二种是 Generic 方式。...1.2 通用 UDAF 简单 UDAF 编写起来比较简单，但是由于使用了 Java 反射机制导致性能下降，并且不允许使用变长参数等特性。...通用 UDAF 允许所有这些特性，但编写起来可能不如简单 UDAF 那么直观。...结构 由于简单（Simple）UDAF 性能相对较低，已经废弃，因此我们后面重点关注通用（Generic）UDAF。...2.1 Resolver 简单 UDAF Resolver 的 UDAF 接口被废弃后，通用 UDAF Resolver 有三种实现方式： 实现 GenericUDAFResolver 接口 实现 GenericUDAFResolver2
UserDefinedAggregateFunction 类UserDefinedAggregateFunction，在文件udaf.scala里面。...是实现用户自定义聚合函数UDAF的基础类，首先，我们先看看该类的基本信息 abstract class UserDefinedAggregateFunction extends Serializable...例如，一个UDAF实现需要两个输入参数， 类型分别是DoubleType和LongType，那么该StructType格式如下： new StructType() .add("doubleInput...",DoubleType) .add("LongType",LongType) 那么该udaf就只会识别，这种类型的输入的数据。...add("longInput", LongType) 也只会适用于类型格式如上的数据 def bufferSchema: StructType dataTypeda代表该UDAF
[源码解析] Flink UDAF 背后做了什么 0x00 摘要 本文涉及到Flink SQL UDAF，Window 状态管理等部分，希望能起到抛砖引玉的作用，让大家可以借此深入了解这个领域。...：Flink是如何管理 UDAF的accumulator？...Flink runtime 如何处理 UDAF的accumulator的历史状态？...3.3 执行 & 状态管理 可以看到，流处理对UDAF的管理，就完全是进入了Window的地盘，而UDAF历史状态管理其实就是Flink Window状态管理的领域了。...windowState 添加元素时候，调用到State的API，然后间接调用到了UDAF windowState 在本例存储的是UDAF执行结果。
SQL DDL：用户自定义函数UDAF UDAF的创建与实现 Hive UDAF有两种实现方式，可以继承UDAF或者AbstractGenericUDAFResolver类，也可以实现GenericUDAFResolver2...其中直接继承UDAF类，功能实现较为简单，但在运行时使用Hive反射机制，导致性能有损失。...在较新版本中org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF类已经废弃，但因为其实现方便，在很多开发者中较为流行。...通过AbstractGenericUDAFResolver和GenericUDAFResolver2实现UDAF，更加灵活，性能也更出色，是社区推荐的写法。...UDAF实现方式一：继承UDAF类 UDAF开发流程 继承UDAF类进行UDAF的开发流程是： 继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF类 以静态内部类方式实现org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator
Hive 系列概览 （1）hive系列之简介，安装，beeline和hiveserver2 （2）hive系列之基本操作 （3）hive系列之udf，udtf，udaf （4）hive系列之二级分区和动态分区...系列之数据仓库建模-退化维度和缓慢变化维 （12）hive系列之常用企业性能优化1 （13）hive系列之常用企业性能优化2 （14）hive系列之常用企业性能优化3 今天是第三讲，Hive 的 UDF，UDAF...Hive中有3种UDF： 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。 ?...4 如何实现一个udaf udaf User-defined Aggregation Function，用户自定义聚合函数 通俗点说，就是你可能需要做一些特殊的甚至是非常扭曲的逻辑聚合，但是Hive自带的聚合函数不够玩...，同时也还找不到高效的等价玩法，那么，这时候就该自己写一个UDAF了。
第一次写UDAF，拿中位数来练手。
Spark Java UDAF 前言 首先明确一点：UDAF不仅仅用于agg()算子中 虽然Spark3.0.0的官方文档1已对Spark Java UDAF进行了说明，并且有example代码。...UDAF的实现 先说明下Spark Java UDAF的2种实现形式2。...实现这样一个UDAF，统计AddressEntity中street出现的次数和对city的求和。...// udaf参数：1....UDAF对象， 2.
package com.frank.sparktest.java; import org.apache.spark.sql.Row; import org.a...
详细讲解Hive自定义函数UDF、UDTF、UDAF基础知识，带你快速入门，首先在Hive中新建表”apache_log” CREATE TABLE apachelog ( host STRING,...“jar-path” 略 Step 2: create function requestparse as ‘包名+类名’ Step 3: 使用该函数 对比我们之前导入的数据 UDAF...(user-defined aggregation functions) “小”需求： 求出最大的流量值 要点： 1.继承自”org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF...*JAVA代码 package com.hadoop.hivetest.udf; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF; import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator...org.apache.hadoop.io.IntWritable; @SuppressWarnings("deprecation") public class MaxFlowUDAF extends UDAF
Hive有UDF：（普通）UDF，用户自定义聚合函数（UDAF）以及用户自定义生表函数（UDTF）。它们所接受的输入和生产的输出的数据行的数量的不同的。...620 msec OK 26000 Time taken: 53.591 seconds, Fetched: 1 row(s) 所以侧面验证了UDF的确是“作用于单个数据行，且产生一个数据行作为输出” UDAF...UDAF 接受多个输入数据行，并产生一个输出数据行。...terminate()： 需要最终结果时会调用该方法 例：求最大整数UDAF数据流 ?...import org.apache.hadoop.io.FloatWritable; @SuppressWarnings("deprecation") public class Mean extends UDAF
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...函数 UDAF:用户自定义聚合函数，user defined aggreagatefunction package com.spark.sparksql.udf_udaf; import java.util.ArrayList...import org.apache.spark.sql.types.StructField; import org.apache.spark.sql.types.StructType; /** * UDAF...用户自定义聚合函数 * @author root * */ public class UDAF { public static void main(String[] args) {...传入到UDAF中的数据必须在分组字段里面，相当于是一组数据进来。
这节我们将介绍最简单的聚合函数UDAF。...UDAF 我们对比下UDAF和UDF的定义 def udaf(f: Union[Callable, AggregateFunction, Type] = None, input_types...general", udf_type: str = None) -> Union[UserDefinedScalarFunctionWrapper, Callable]: 可以发现： udaf...比udf多了一个参数accumulator_type udaf比udf少了一个参数udf_type accumulator中文是“累加器”。...这个类型的数据是中间态，它并不是最终UDAF返回的数据类型——result_type。具体这块的知识我们会在后面讲解。 为了方便讲解，我们就以上面例子来讲解其使用。
本文将为您详细介绍如何使用自定义聚合函数（UDAF），将处理后的存入 MySQL 中。...创建 MySQL 表 -- 建表语句，用于向 Source 提供数据CREATE TABLE `udaf_input` ( `id` int(10)...我们自定义一个 UDAF，继承 AggregateFunction，对算子输入的两个字段计算加权平均值。...，demos.UDAF.WeightedAvg代表代码所在路径。...接下来使用 MySQL CDC 连接器获取udaf_input表数据，调用 UDAF 函数对输入的两个字段计算加权平均值后存入 MySQL 中。
create function sxt_hello as 'com.vincent.UDFHello' using jar 'hdfs:////bdp/hive/bin/lib/demouf.jar'; UDAF
一、前述 SparkSQL中的UDF相当于是1进1出，UDAF相当于是多进一出，类似于聚合函数。 开窗函数一般分组取topn时常用。...二、UDF和UDAF函数 1、UDF函数 java代码： SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setMaster("local"); conf.setAppName...{s.length()+i}) sqlContext.sql("select name ,StrLen(name,10) as length from user").show sc.stop() 2、UDAF...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...import org.apache.spark.sql.types.StructField; import org.apache.spark.sql.types.StructType; /** * UDAF
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 Function，UDAF...)，UDAF的开发比一进一出要复杂一些，本篇文章就一起来实战UDAF开发； 本文开发的UDAF名为udf_fieldlength ，用于group by的时候，统计指定字段在每个分组中的总长度； 准备工作...在一些旧版的教程和文档中，都会提到UDAF开发的关键是继承UDAF.java； 打开hive-exec的1.2.2版本源码，却发现UDAF类已被注解为Deprecated； UDAF类被废弃后，推荐的替代品有两种...：实现GenericUDAFResolver2接口，或者继承AbstractGenericUDAFResolver类； 现在新问题来了：上述两种替代品，咱们在做UDAF的时候该用哪一种呢？...的学习和实践就完成了，咱们掌握了多进一出的函数开发，由于涉及到多个阶段和外部调用的逻辑，使得UDAF的开发难度略大，接下来的文章是一进多出的开发，会简单一些。
本文将为您详细介绍如何使用自定义聚合函数（UDAF），将处理后的存入 MySQL 中。...创建 MySQL 表 -- 建表语句，用于向 Source 提供数据 CREATE TABLE `udaf_input` ( `id` int(10) NOT NULL, `product...` (`id`, `product`, `value`, `weight`) VALUES (1, 'oceanus-1', 2, 2); INSERT INTO `udaf_input` (`id`,...，demos.UDAF.WeightedAvg代表代码所在路径。...接下来使用 MySQL CDC 连接器获取udaf_input表数据，调用 UDAF 函数对输入的两个字段计算加权平均值后存入 MySQL 中。
zq2599/blog_demos 《hive学习笔记》系列导航 基本数据类型 复杂数据类型 内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF...)，UDAF的开发比一进一出要复杂一些，本篇文章就一起来实战UDAF开发； 本文开发的UDAF名为udf_fieldlength ，用于group by的时候，统计指定字段在每个分组中的总长度； 准备工作...在一些旧版的教程和文档中，都会提到UDAF开发的关键是继承UDAF.java； 打开hive-exec的1.2.2版本源码，却发现UDAF类已被注解为Deprecated； UDAF类被废弃后，推荐的替代品有两种...：实现GenericUDAFResolver2接口，或者继承AbstractGenericUDAFResolver类； 现在新问题来了：上述两种替代品，咱们在做UDAF的时候该用哪一种呢？...的学习和实践就完成了，咱们掌握了多进一出的函数开发，由于涉及到多个阶段和外部调用的逻辑，使得UDAF的开发难度略大，接下来的文章是一进多出的开发，会简单一些。
（User-Defined Aggregation Function） 特点:多进一出 继承UDAF类（org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF） UDTF（User-Defined...UDAF（User-Defined Aggregation Function） UDAF 是 Hive 中用户自定义的聚合函数,内置的 UDAF 有 max() 等....在Hive源码包org.apache.hadoop.hive.contrib.udaf.example中包含几个示例, 但是这些接口已经被注解为Deprecated,建议不要使用这种方式开发新的UDAF...null : Double.valueOf(state.mSum / state.mCount); } } } 总结: UDAF要继承于UDAF父类 org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF...,这几个方法负责完成UDAF所需要处理的逻辑.
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。...其中UDAF由分为弱类型UDAF和强类型UDAF，前者可以在DataFrame，DataSet，以及SQL语句中使用，后者仅可以在DataSet中使用。 1，普通UDF ? ?...2，弱类型UDAF 弱类型UDAF需要继承UserDefinedAggregateFunction。 ? ? ? ?...3，强类型UDAF 强类型UDAF需要继承自Aggregator，不可注册。 ? ? ?
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