目录一、udf函数的使用基础方式1：用@装饰器注册udf函数方法2： 注册udf函数 二、udf函数传入多个参数三、udf函数传入固定参数/常数值/string 方法1：利用 lit（）函数方法2：利用闭包方法3：利用lambda匿名函数+闭包四、传入字典/tuple等特殊数据类型五、传出多个参数六、参考文献
一、udf函数的使用基础 方式1：用@装饰器注册udf函
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2023-09-06 07:40:05
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在大数据处理领域，Apache Spark 提供了强大的能力来处理大规模数据集。用户定义函数（UDF）在 Spark 中用于扩展 Spark SQL 的功能。它们允许用户自定义应用逻辑或操作，处理在内置函数中无法表达的特定需求。然而，使用 Spark UDF 时可能会遇到多个问题。本文将探讨相关的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、监控告警及扩展阅读等方面，以确保 Spark UDF 的可靠
TF-IDF（Term Frequency/Inverse Document Frequency，词频-逆文档频率）是一种统计方法，旨在反映关键词(Term)对集合或语料库中的文档的重要程度。它经常被用作搜索信息检索，文本挖掘和用户建模的加权因子。tf-idf值按比例增加一个单词出现在文档中的次数，并被包含该单词的语料库中的文档数量所抵消，这有助于调整某些单词在一般情况下更频繁出现的事实。搜索引擎
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2023-11-25 13:20:10
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# 使用Spark UDF函数进行数据处理
在Spark中，用户定义函数（User Defined Functions，简称UDF）是一种常见的数据处理方法，可以帮助用户自定义数据转换逻辑。UDF函数允许用户在Spark SQL中使用自定义函数，以便进行更复杂的数据处理操作。在本文中，我们将介绍如何在Spark中使用UDF函数进行数据处理，并提供代码示例。
## 什么是Spark UDF函数？
原创
2024-07-09 05:13:10
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## Spark UDF函数Java简介与示例
Apache Spark是一个快速且通用的集群计算系统，它提供了高效的数据处理能力。Spark的用户定义函数（User Defined Function，UDF）是一种自定义函数，可以让用户在Spark SQL中使用自定义的函数来处理数据。在本文中，我们将探讨如何在Spark中使用Java语言创建UDF函数，并提供示例代码。
### 什么是Spa
原创
2024-02-19 06:15:15
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开始使用：spark有丰富的内置函数，可以通过functions导入import org.apache.spark.sql.functions._1. 聚合函数聚合函数一般在agg方法中使用：groupBy(colName).agg([聚合函数])avg：平均
collect_list：聚合指定字段的值到list
collect_set：聚合指定字段的值到set
corr：计算两列的Pearson
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2023-09-28 20:54:14
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# 使用 SPARK 运行 UDF 函数的科普文章
在大数据时代，Apache Spark 作为一个高效的集群计算框架，受到了广泛的关注。而在处理数据的过程中，用户定义函数（UDF，User Defined Function）是一种常用的方法，可用于执行自定义的计算。在本篇文章中，我们将探讨如何在 Spark 中使用 UDF 函数，并提供相应的代码示例。
## 什么是 UDF 函数？
用户定
本系列文章源自JerryLead的SparkInternals,本文只是在作者的原文基础上加入自己的理解,批注,和部分源码,作为学习之用 注:原文是基于Spark 1.0.2 , 而本篇笔记是基于spark 2.2.0, 对比后发现核心部分变化不大,依旧值得参考概览拿到系统后，部署系统是第一件事，那么系统部署成功以后，各个节点都启动了哪些服务？部署图 从部署图中可以看到整个集群分为 Master
小落用的是pyspark,利用jupyter来编写提交spark job。下面直接用代码介绍：在此之前要已经搭建并启动hdfs+spark+jupyter启动spark apifrom pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.master("spark://192.168.48.100:7077")\
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2024-09-30 21:09:52
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用户自定义函数UDF函数在操作关系型数据库时，Spark支持大部分常用SQL函数，而有些函数Spark官方并没有支持，需要根据业务自行创建。这些函数成为用户自定义函数(user defined function, UDF)。接受一个参数，返回一个结果。即一进一出的函数。实例实现一个UDF，将name列中的用户名称全部转换为大写字母。spark.udf.register("toUpperCaseUD
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2024-07-03 20:15:43
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文章目录简介：使用场景UDFspark UDF源码:语法：实现方法：案例Hive UDF实现步骤案例：UDAFSpark UDAF（User Defined Aggregate Function）Spark UDAF 实现方法：Spark UDAF 实现步骤：案例：继承`UserDefinedAggregateFunction`：继承`Aggregator`Hive UDAF（User Defi
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2023-09-05 21:10:00
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一、前述SparkSql中自定义函数包括UDF和UDAFUDF：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。。。。UDF1xxx * UDF1 传一个参数
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2023-12-10 15:57:46
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1、UDF的定义UDF（User-Defined Functions）即是用户定义的hive函数。hive自带的函数并不能完全满足业务需求，这时就需要我们自定义函数了UDF的分类UDF：one to one，进来一个出去一个，row mapping。是row级别操作，如：upper、substr函数UDAF：many to one，进来多个出去一个，row mapping。是row级别操作，如su
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2023-09-06 17:17:54
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文章目录UDF 用户自定义函数(一对一)说明使用实现方式完整示例UDAF 用户自定义聚合函数(多对一)说明使用实现方式UDTF 用户自定义表函数(一对多)说明：实现 UDF 用户自定义函数(一对一)说明UDF输入一条记录，输出一条记录，一对一的关系，有点类似于map算子，是一对一的关系使用UDF的使用有两种方式，一种方式是在SQL中使用，另一种方式是在DSL方式使用使用SQL的方式val myc
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2023-09-25 14:23:57
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自定义函数类型- UDF：一进一出
- UDAF：多进一出UDF流程spark-sql中SQL的用法1、自定义udf函数/类（类要注意需要序列化）2、注册spark.udf.register(“名称”,自定义的函数/自定义的类 _)3、调用查询方法自定义udf函数并调用import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.junit.Test
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2023-12-14 03:03:20
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# Spark UDF函数与Spark Session的封装
Apache Spark 是一个强大的分布式数据处理框架，而用户定义函数（UDF）是 Spark 允许用户在 SQL 查询和数据帧操作中定义自定义操作的重要特性。本文将探讨 Spark UDF 函数的封装如何与 Spark Session 结合使用，我们将通过代码示例和简要的图示来说明这一过程。
## 1. Spark Sessio
原创
2024-09-14 05:49:01
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用户自定义函数UDF函数在操作关系型数据库时，Spark支持大部分常用SQL函数，而有些函数Spark官方并没有支持，需要根据业务自行创建。这些函数成为用户自定义函数(user defined function, UDF)。接受一个参数，返回一个结果。即一进一出的函数。实例实现一个UDF，将name列中的用户名称全部转换为大写字母。spark.udf.register("toUpperCaseUD
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2023-08-16 06:30:18
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自定义udaf函数，首先我们要继承UserDefinedAggregateFunction 来实现自定义聚合函数。 首先我们先来看下该类的一些基本信息。abstract class UserDefinedAggregateFunction extends Serializable {
StructType代表的是该聚合函数输入参数的类型。例如，一个UDAF实现需要两个输入参数，
类型分别是Doub
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2024-02-29 12:34:44
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# 教你实现 Python UDF 函数
在数据处理中，用户定义函数（UDF）是一种强大的工具，它允许开发者在数据处理框架中自定义计算逻辑。本文将为刚入行的小白详细介绍 Python UDF 函数的实现及使用流程。
## 一、实现 UDF 的流程
我们可以将实现 Python UDF 的流程整理为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-08-19 04:01:21
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Actions算子是Spark算子的一类，这一类算子会触发SparkContext提交job作业。下面介绍常用的Spark支持的actions。1. reduce(func) 使用函数func（两个输入参数，返回一个值）对数据集中的元素做聚集操作。函数func必须是可交换的（我理解的就是两个参数互换位置对结果不影响），并且是相关联的，从而能够正确的进行并行计算。>>> data
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2023-09-03 19:40:56
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