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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。 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。 而AbstractGenericUDAFResolver是GenericUDAFResolver2接口的实现类，所以一般建议直接继承AbstractGenericUDAFResolver类进行UDAF的编写 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
65230发布于 2021-09-10 - 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 * 根据UDF函数参数的个数来决定是实现哪一个UDF UDF1，UDF2。。。。 ); sqlContext.sql("select name ,StrLen(name,10) as length from user").show(); 三、UDAF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 用户自定义聚合函数 * @author root * */ public class UDAF { public static void main(String[] args) {
1.5K20发布于 2018-09-13 - 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。 看下中位数定义： MEDIAN 中位数(一组数据按从小到大的顺序依次排列,处在中间位置的一个数或最中间两个数据的平均数) 写成genericUDAF的形式 1 2 3 4 中位数 2+3/2=2.5 1 2 3 中位数 2 代码如下 package org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic; import java.util.ArrayList; import ; import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspectorUtils; import org.apache.hadoop.hive.serde2 ; import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.StructField; import org.apache.hadoop.hive.serde2
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
); } } @Override public void merge(MutableAggregationBuffer buffer1, Row buffer2) { buffer1.update(0,buffer1.getString(0)+","+buffer2.getInt(0)); } @Override public Collections.sort(list); int size = list.size(); int num=0; if(size % 2 == 1) { num = list.get((size / 2)+1); } if(size %2 == 0) { num = (list.get(size / 2)+list.get((size / 2)+1))/2; } return num; } } 上面是代码段，可以直接拿来使用
1.3K41发布于 2019-09-17 - 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。 ： …… bee bee bee Time taken: 0.768 seconds, Fetched: 26000 row(s) 使用函数2： select strip("banana","ab") UDAF 接受多个输入数据行，并产生一个输出数据行。 一个计算函数必须实现以下5个方法： init()： 该方法负责初始化计算函数并重设它的内部状态 。 iterate()： 每次对一个新值进行聚合计算时会调用该方法。 terminate()： 需要最终结果时会调用该方法 例：求最大整数UDAF数据流 ?
1.4K30发布于 2019-02-13 - 来自专栏大数据
Flink自定义函数：UDF、UDAF和UDTF实战
然而，面对多样化的业务需求，Flink 内置的函数往往难以覆盖所有场景。此时，自定义函数（User-Defined Functions, UDFs）便成为扩展 Flink 能力的核心利器。 本文将深入浅出地探讨 Flink 中三大关键自定义函数类型：UDF（用户定义函数）、UDAF（用户定义聚合函数）和 UDTF（用户定义表函数），并通过实战案例帮助您快速掌握其精髓。 选择合适的函数类型至关重要：UDF 适用于单条数据转换，UDAF 用于跨行聚合，而 UDTF 则擅长将单条数据拆解为多条。理解其差异是高效开发的第一步。 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。 步骤 2：UDAF 计算动态偏好class ProductPreference(AggregateFunction): def create_accumulator(self): return
42810编辑于 2025-11-04 - 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, 我们根据这些数据，从一些小需求中来体会一下这三种函数。 Step 1: add jar “jar-path” Step 2: create function timeparse as ‘包名+类名’ Step 3: 使用该函数 对比之前我们导入的数据 Step 1: add jar “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
3.7K10编辑于 2022-08-16 - 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。 ` (`id`, `product`, `value`, `weight`) VALUES (1, 'oceanus-1', 2, 2);INSERT INTO `udaf_input` (`id`, `product`, `value`, `weight`) VALUES (2, 'oceanus-1', 3, 3);INSERT INTO `udaf_input` (`id`, `product` 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。 9-自定义表值函数（UDTF） [6] 自定义聚合函数（UDAF）可以将多条记录聚合成 1 条记录。
92130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
在前面几篇文章中，我们学习了非聚合类的用户自定义函数。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 我们可以将其看成聚合过后（比如GroupBy）的成批数据，每批都要走一次函数。 举一个例子：我们对图中左侧的成绩单，使用人名（name）进行聚类，然后计算出最高分数。 2 | | 赵六 | 2 | +--------------------------------+------- --------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+ 2
50730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
四，函数 1，排序 order by（全局排序）：不经常用 sort by+distrbutre by ：经常用 set mapreduce.job.reduce=3; select * from by sal; cluster by：只能是升序排序，相当于（sort by+distrbutre by ） select sal,deptno from emp cluster bY sal; 2. k1=v1&k2=v2#Ref1','HOST'); select get_json_object('{"name":"jack","age":"20"}','$.name'); 实现wordcount 1，继承类 2，重写方法（实现逻辑） 3，打包 4，上传，创建函数 <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId create function sxt_hello as 'com.vincent.UDFHello' using jar 'hdfs:////bdp/hive/bin/lib/demouf.jar'; UDAF
1.2K10发布于 2020-09-20 - 来自专栏实战docker
hive学习笔记之十：用户自定义聚合函数(UDAF)
Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是《hive学习笔记》的第十篇，前文实践过UDF的开发、部署、使用，那个UDF适用于一进一出的场景，例如将每条记录的指定字段转为大写 ； 除了一进一出，在使用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 ，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 seconds 730 msec OK guangdong 2 17 jiangshu 1 7 shanxi 2 12 Time taken: 28.484 seconds, Fetched: 3 row (s) 至此，UDAF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。 ` (`id`, `product`, `value`, `weight`) VALUES (1, 'oceanus-1', 2, 2); INSERT INTO `udaf_input` (`id`, `product`, `value`, `weight`) VALUES (2, 'oceanus-1', 3, 3); INSERT INTO `udaf_input` (`id`, `product 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。 9-自定义表值函数（UDTF） [6] 自定义聚合函数（UDAF）可以将多条记录聚合成 1 条记录。
1.8K62编辑于 2022-03-15 - 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 UDAF:用户自定义聚合函数。 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 用户自定义聚合函数 * @author root * */ public class UDAF { public static void main(String[] args) {
2.3K20发布于 2018-09-13 - 来自专栏实战docker
hive学习笔记之十：用户自定义聚合函数(UDAF)
Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是《hive学习笔记》的第十篇，前文实践过UDF的开发、部署、使用，那个UDF适用于一进一出的场景，例如将每条记录的指定字段转为大写 ； 除了一进一出，在使用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 ，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 seconds 730 msec OK guangdong 2 17 jiangshu 1 7 shanxi 2 12 Time taken: 28.484 seconds, Fetched: 3 row (s) 至此，UDAF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。 这是三者中输出形态最特殊的一种，内置的explode()函数就是这个思想的体现。 所需）pipinstallpyspark==3.5.1pyarrowpandas2.2核心内容：PySpark三类自定义函数UDF—自定义标量函数实现了一个分数等级转换函数score_to_grade， 四、问题排查与解决汇总序号错误信息根本原因解决方案1INVALID_PANDAS_UDF_PLACEMENTPandasUDAF与内置聚合函数不能共存于同一agg()拆分两次groupBy再join2ROUTINE_NOT_FOUNDLATERALVIEW
19210编辑于 2026-02-27 - 来自专栏SmartSi
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。 但是这种方式已经被标注为 Deprecated，建议不要使用这种方式开发新的 UDAF 函数。 2. 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 UDAF 函数的实现不用对 DISTINCT 限定符或者通配符做特殊处理。
4.7K73编辑于 2021-12-14 - 来自专栏暴走大数据
Spark必知必会 | Spark SQL自定义函数UDF、UDAF聚合函数以及开窗函数的使用
SqlUdf类，并且继承UDF1或UDF2等等，UDF后边的数字表示了当调用函数时会传入进来有几个参数，最后一个R则表示返回的数据类型，如下图所示： 2、这里选择继承UDF2，如下代码所示： package ：splicing_t1_t2 此函数名只有通过udf.register注册过之后才能够被使用，第二个参数是继承与UDF的类 //第三个参数是返回类型 sparkSession.udf.register splicing_t1_t2，然后将函数的返回结果定义一个别名name_age，如下代码所示： val sql="SELECT name,age,splicing_t1_t2(name,age) name_age ("splicing_t1_t2",new SqlUDF,DataTypes.StringType) //UDAF不用设置返回类型，因此使用两个参数即可 sparkSession.udf.register ("splicing_t1_t2",new SqlUDF,DataTypes.StringType) //UDAF不用设置返回类型，因此使用两个参数即可 sparkSession.udf.register
5.3K10发布于 2021-09-18 - 来自专栏罗西的思考
Flink UDAF 背后做了什么
0x01 概念 1.1 概念 大家知道，Flink的自定义聚合函数（UDAF）可以将多条记录聚合成1条记录，这功能是通过accumulate方法来完成的，官方参考指出： 在系统运行过程中，底层runtime 由于实时计算具有out of order的特性，后输入的数据有可能位于2个原本分开的session中间，这样就把2个session合为1个session。 最近无意中看到了一个UDAF的实现，突然觉得有一个地方很奇怪，即 accumulate 和 merge 这两个函数不应该定义在一个类中。因为这是两个完全不同的处理方法。应该定义在两个不同的类中。 看起来应该是Flink在背后做了一些黑魔法，把这两个函数从一个类中拆分了。 0xFF 参考 Flink - 当数据流入window时，会发生什么 Flink SQL 自定义UDAF 自定义聚合函数（UDAF） Apache Flink - 常见数据流类型 Flink-SQL源码解读
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 今天是第三讲，Hive 的 UDF，UDAF，UDTF ? ，hive 自带的一些函数可能无法满足需求，这个时候，就需要我们自己定义一些函数，像插件一样在MapReduce过程中生效。 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 udaf 是比较难理解的一中自定义函数，需要了解 MapReduce 各个过程，并且在 map，combine，reduce 的不同过程中，编写不同的业务逻辑，最终实现效果 public class CountUdaf
5.4K20发布于 2019-08-14 - 来自专栏Spark学习技巧
SparkSQL的两种UDAF的讲解
本文主要是讲解spark提供的两种聚合函数接口: 1, UserDefinedAggregateFunction 2,Aggregator 这两个接口基本上满足了，用户自定义聚合函数的需求。 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 { StructType代表的是该聚合函数输入参数的类型。 def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit 计算该udaf在给定聚合buffer上的最终结果 def Average): Average = { b1.sum += b2.sum b1.count += b2.count b1 } // 转换reduce
2.9K20发布于 2018-08-01
腾讯云开发者
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