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深入理解 Hive UDAF
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
4.7K73编辑于 2021-12-14 - 来自专栏罗西的思考
Flink UDAF 背后做了什么
[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。
1.4K20发布于 2020-09-07 - 来自专栏kk大数据
Hive 系列 之 UDF，UDTF，UDAF
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。
5.4K20发布于 2019-08-14 - 来自专栏桥路_大数据
用户自定义函数UDAF
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
64030发布于 2021-09-10 - 来自专栏Spark学习技巧
SparkSQL的两种UDAF的讲解
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
2.8K20发布于 2018-08-01 - 来自专栏大数据进阶
【转】hive udaf函数求中位数
第一次写UDAF，拿中位数来练手。
1.6K31发布于 2019-09-17 - 来自专栏大数据进阶
spark 编写udaf函数求中位数
package com.frank.sparktest.java; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.expressions.MutableAggregationBuffer; import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedAggregateFunction; import org.apache.spark.sql.types.DataType; import o
1.3K41发布于 2019-09-17 - 来自专栏大数据
Flink自定义函数：UDF、UDAF和UDTF实战
例如，若需统计用户会话时长，仅靠 UDF 无法实现，此时便需升级到 UDAF。UDAF：聚合计算的进阶武器当业务涉及跨行统计（如求平均值、会话聚合），UDAF 便成为解决方案。 相比 UDF，UDAF 引入了状态概念，但增加了复杂性。开发者需谨慎设计累加器结构，避免状态过大导致内存溢出。 此外，UDAF 仍无法解决“单输入多输出”问题——比如将一条 JSON 日志拆解为多个字段，这正是 UDTF 的用武之地。 UDTF：解锁数据结构的灵活拆解当业务逻辑需要将单条记录转化为多条输出时，UDF 和 UDAF 都显得力不从心。 与 UDAF 不同，UDTF 不维护跨行状态，而是聚焦于单条数据的深度解构。
38510编辑于 2025-11-04 - 来自专栏Soul Joy Hub
Hive 用户自定义函数 UDF，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
1.4K30发布于 2019-02-13 - 来自专栏开源部署
Hive自定义函数UDF、UDTF、UDAF入门
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
3.7K10编辑于 2022-08-16 - 来自专栏LhWorld哥陪你聊算法
【Spark篇】---SparkSql之UDF函数和UDAF函数
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。
1.4K20发布于 2018-09-13 - 来自专栏腾讯云大数据
Flink 实践教程-进阶（10）：自定义聚合函数（UDAF）
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。
91030编辑于 2022-03-14 - 来自专栏方亮
0基础学习PyFlink——用户自定义函数之UDAF
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。
49830编辑于 2023-10-28 - 来自专栏大数据分享
（五）Hive的UDF、UDAF和UDTF自定义函数
create function sxt_hello as 'com.vincent.UDFHello' using jar 'hdfs:////bdp/hive/bin/lib/demouf.jar'; UDAF
1.1K10发布于 2020-09-20 - 来自专栏LhWorld哥陪你聊算法
【Spark篇】---SparkSQL中自定义UDF和UDAF，开窗函数的应用
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
2.3K20发布于 2018-09-13 - 来自专栏腾讯云流计算 Oceanus
Flink 实践教程：进阶10-自定义聚合函数（UDAF）
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。
1.7K62编辑于 2022-03-15 - 来自专栏实战docker
hive学习笔记之十：用户自定义聚合函数(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。
3.7K20发布于 2021-07-14 - 来自专栏实战docker
hive学习笔记之十：用户自定义聚合函数(UDAF)
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。
1.1K30编辑于 2022-05-06 - 来自专栏数据开发
玩转 PySpark 自定义函数：UDF、UDAF、UDTF 全解析与实战
UDAF（UserDefinedAggregateFunction，用户自定义聚合函数）UDAF的核心逻辑是多行进、一个值出，它需要对一组数据进行汇总计算，最终输出一个聚合结果。 内置的SUM、AVG、COUNT都是这个思路，UDAF允许你自定义聚合的计算规则。 Python3.10.19OpenJDK(Zulu)11.0.30PySpark3.5.1PyArrow最新稳定版Pandas最新稳定版展开代码语言：BashAI代码解释#安装PySpark及依赖（pyarrow是UDAF elifscore>=90:return"A（优秀）"elifscore>=75:return"B（良好）"elifscore>=60:return"C（及格）"else:return"D（不及格）"UDAF score)ASgradeFROMstudents""").show()#============================================================#二、UDAF
13810编辑于 2026-02-27 - 来自专栏风扬
Hive UDF/UDAF 总结
（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.
3.1K32发布于 2020-10-14
腾讯云开发者
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