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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。 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
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。。。。 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) { 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。
1.5K20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 a select median(id) from ( select 1 id from dual union all select 2 id from dual union all select 3 null id from dual ) a --------------------------------- select type,median(id) from ( select 'a' type,3
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。 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 ? select mymean(i_current_price) from item; 得到结果： Query ID = root_20160816175757_e063c1f7-5817-406a-b448-3a291a14a4a7
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
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。 目标是： 用 UDTF 拆解日志为单条点击记录 用 UDAF 动态计算用户偏好权重 实时输出 Top 3 推荐商品 步骤 1：UDTF 拆解行为日志@udtf(result_types=[DataTypes.STRING acc[product] = acc.get(product, 0) + score def get_value(self, acc): # 返回得分最高的3个商品 return sorted(acc.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:3]这里 accumulate 方法持续更新商品得分，get_value
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。 `product`, `value`, `weight`) VALUES (2, 'oceanus-1', 3, 3);INSERT INTO `udaf_input` (`id`, `product` , `value`, `weight`) VALUES (3, 'oceanus-2', 5, 4);INSERT INTO `udaf_input` (`id`, `product`, `value` 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 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”。 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。 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。
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 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.自带函数 word,count(word) from (select explode(split(wordline,' ')) word from t_wordcount) esw group by word; 3. 自定义函数 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 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 我这里是前面的文章中创建的address表，完整数据如下： hive> select * from address; OK 1 guangdong guangzhou 2 guangdong shenzhen 3 2 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。 `product`, `value`, `weight`) VALUES (2, 'oceanus-1', 3, 3); INSERT INTO `udaf_input` (`id`, `product `, `value`, `weight`) VALUES (3, 'oceanus-2', 5, 4); INSERT INTO `udaf_input` (`id`, `product`, `value 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 :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 我这里是前面的文章中创建的address表，完整数据如下： hive> select * from address; OK 1 guangdong guangzhou 2 guangdong shenzhen 3 2 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。 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， 配合DataFrame，通过LATERAL横向关联展开──text_df=spark.createDataFrame([(1,"HelloSparkWorld"),(2,"UDFUDAFUDTF"),(3, 是Hive语法，不支持PythonUDTF改用ANSISQLLATERAL关联语法3临时目录删除报错Windows环境下Spark关闭时的已知问题不影响运行结果，可忽略
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。 UDAF 函数的实现不用对 DISTINCT 限定符或者通配符做特殊处理。 3. 运行流程 抽象类 GenericUDAFEvaluator 中包含一个静态内部枚举类 Mode。 info 除此之外还可以获取关于函数调用的额外信息，比如，是否使用了 DISTINCT 限定符或者使用特殊通配符。 对于平均值 UDAF，我们只需要一个参数：用于计算平均值的数值列。
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
Integer,String] { override def call(t1: String, t2: Integer): String = { t1+"_udf_test_"+t2 } } 3、 (0)就表示sum值，buffer(1)就表示count的值，如果还有第3个，则使用buffer(3)表示 * @param buffer */ override def initialize ("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 ：Aggregator 1、它是一个接口，需要继承与Aggregator，而Aggregator有3个参数，分别是IN,BUF,OUT,IN表示输入的值是什么，可以是一个自定类对象包含多个值，也可以是单个值 ("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 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。 3)将数据加入，windowState.add(element.getValue()); 3.1)调用 stateTable.transform();处理输入 3.1.1)StateMap<K, N 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 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。 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 { StructType代表的是该聚合函数输入参数的类型。 ",DoubleType) .add("LongType",LongType) 那么该udaf就只会识别，这种类型的输入的数据。
2.9K20发布于 2018-08-01
腾讯云开发者
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