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  • UDF

    2019-06-23 22:00:16
    UDF: 一对一 继承UDF 重写evaluate (实现传入的参数,并且封装了很多的方法) UDAF:多对一 UDTF:一对多 1、创建udf自定义函数 2、达成jar包并上传到linux集群 3、将集群中的jar包上传到hive中:add jar /opt/...

    自定义函数:

    UDF: 一对一

    1. 继承UDF
    2. 重写evaluate (实现传入的参数,并且封装了很多的方法)

    UDAF:多对一
    UDTF:一对多

    1、创建udf自定义函数
    2、达成jar包并上传到linux集群
    3、将集群中的jar包上传到hive中:
    add jar /opt/software/jars/UDF.jar;
    在这里插入图片描述
    4、创建属于我自己的函数
    create temporary function wcc as "com.hpe.TestUDF.TestUDF";
    在这里插入图片描述
    wcc是自己的函数名称,这个是自己定义的
    com.hpe.TestUDF.TestUDF是函数在jar包中的路径 包名.类名 的方式

    5、 创建一个放数据的表
    在这里插入图片描述

    6、查看函数

     show functions like '*wcc*';
    

    7、删除函数

    	drop function wcc;
    

    8、使用函数执行

    // 第一个name是表里字段,wcc是自己创建的函数,第二个name是传入的参数
    select name,wcc(name) from jdbc;
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 常用的fluent边界条件的控制UDF,包括动网格UDF
  • 用于激光焊接 熔覆 等fluent仿真 有初始化文件 材料物性定义 激光移动热源 传导系数等等 文件 udf\initialization_1.c ...udf\udf_density_temp.c udf\udf_heatconductivity_temp1.c udf\viscosity-temp2.c udf
  • fluent UDF使用手册
  • UDF_udf_fluentudf_源码

    2021-09-11 14:55:39
    fluent udf编程基础以及相关知识
  • udf开发入门(python udf、hive udf

    万次阅读 2018-06-12 20:46:05
    udf开发是在数据分析的时候如果内置的函数解析不了的情况下去做的开发,比方说你只想拆分一个字段,拼接一个字段之类的,就不要去搞udf了,这种基本的需求自带函数完全支持,具体参数可参考文档: ...

    开发前的声明

            udf开发是在数据分析的时候如果内置的函数解析不了的情况下去做的开发,比方说你只想拆分一个字段,拼接一个字段之类的,就不要去搞udf了,这种基本的需求自带函数完全支持,具体参数可参考文档:

            http://spark.apache.org/docs/latest/api/sql/search.html?q=cast

            里面列举了所有函数的介绍和使用,推荐优先使用官方推出的,因为自己写的udf如果对一些异常处理不到位可能会导致数据分析的失败或者意想不到的情况。但是内置的函数真的满足不了那就真的没办法了,比如在做数据分析的时候经常使用的是ip解析,这个通常就需要自己开发udf了。

    udf的分类

            udf平常用的多的也就两种,一种java写的,一种python 所写,下面对这两种情况分别做个简单的demo供大家参考。

    udf for java(idea)

            1.创建maven工程

                file->project structure->modules->点击+号->new module->选择maven

                

                点击next,填写groupid(对应包结构)、artifactid(maven仓库对应的坐标)

                source java 代码,操作如下图file->project structure,

                

                点击apply,

            2.开始写java代码

                pom文件添加依赖   

      <dependency>
                <groupId>org.apache.hive</groupId>
                <artifactId>hive-exec</artifactId>
                <version>1.1.0</version>
     </dependency>
    
    

                         

    import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
                public class HelloUdf  extends UDF {
                        public String evaluate(String ip) {
                                return ip+ip;
                         }
                        public int evaluate(int ip) {
                                return ip+ip;
                         }
    
                }

     

           3.编包上传到hdfs

              在此项目pom文件的路径下执行mvn clean install

              将target文件中生成的jar文件上传到hdfs上,路径自己自定义,我直接上传到/。

              sudo -u hdfs hdfs dfs -put testudf-1.0-SNAPSHOT.jar /

          4.使用hivesql或者sparksql加载自定义函数

               beeline -u jdbc:hive2://node113.leap.com:10000 -n hive

               create function test.iptonum as 'com.test.HelloUdf' using jar 'hdfs:///testudf-1.0-SNAPSHOT.jar';

               (com.liubl.HelloUdf为代码类的全路径自己去粘贴一下)

               (测试sql见图)

               

    udf for python

            python udf入门我就不重新阐述了,我看到有一位同学的博客写的很清晰,推荐博客

            https://blog.csdn.net/qq_26937525/article/details/54136317

            存在的问题:   

                在数据清洗过程中,如果使用的是TransForm而不是UDF的话,因为Python是直接向系统申请资源的,而不是像ResourceManager申请资源,故会导致启动的Python脚本对内存和CPU的使用不可控,尤其是当启动多个Map时,因为一个map将启动一个Python因此,当同时运行的map有几十个时(测试集群较小),同时将尝试启动相同个数的python(资源够用的话仍然会启动几十个),且此时Map占用的内存是不会释放掉的他在一直等待Python的结果,这将导致python可用的资源仅仅是原本分配给系统的很少的资源(注:在安装Hadoop时,对于单个节点,一般仅仅给系统留出很少的内存,其他的内存全部分给了集群。例如32G物理内存的节点给系统和dataNode+nodeManager的内存就4-8个G,同时CPU核数也不足节点的一半,剩余的内存和cpu核数全部划分给集群使用。需要注意的是,这里虽然说是划分给集群使用,仅仅是逻辑上的划分,即规定集群可以使用的最大的物理内存,超过该内存时MR可以认为是不会抢占分配给系统+DataNode+nodeManager的内存的,但是当集群中没有MR在执行,即没有map或者reduce在执行时,划分给集群的这部分资源是可以被系统使用的。而若有map和Reduce在执行时,运行map和reduce的JVM的资源不会因为系统进程需要使用而被释放掉)所以,所有正在执行的Map一直在等待python的运行结果而没有释放掉其自身占用的资源,故python无法使用分配给集群的资源而只能使用预留给系统+nodeManager+DataNode的4-8G的内存和很少的cpu核数。因此会导致集群的资源无法被高效利用。


             综上,使用Transform(Python)执行效率低的根本原因在于Python是直接向操作系统申请资源,而不是向YARN的ResourceManager申请资源,故而导致节点的资源无法高效组织和被利用。此外,不要轻易使用transform!不要轻易使用transform!不要轻易使用transform

     

    展开全文
  • fluent二维数值模拟波浪水槽的造波udf
  • 一个调试udf动网格用的宏,动网格刚体运动。
  • Fluent UDF手册+UDF案例,版本为15.0 pdf格式。ANSYS Fluent UDF Manual+Advanced User Defined Function (UDF) Tutorials,release 15.0
  • udf 猪用UDF样本
  • ANSYS19.0对应的FLUENT UDF手册,是使用者编写UDF的重要参考。
  • spark UDF UDAF

    2019-11-23 20:02:06
  • 定义了一个用于控制扭转和弯曲周期运动的udf程序,用于计算fluent中动边界案例。
  • HiveUDF 此Hive UDF示例代码包含2个函数:MyUpper()和MyContains() 它们在Hive 0.12、0.13和1.0中进行了测试。 要使Hive UDF在Drill中工作,请关注以下博客: 一种。 如何制作罐子 mvn package ## b。 准备...
  • pig udf 示例

    2018-10-08 23:38:44
    pig udf 示例
  • NexR Hive UDF 关于 NexR Hive UDF是Hive用户定义功能的集合。 执照 快速开始 $ git clone https://github.com/nexr/hive-udf.git $ cd hive-udf $ mvn clean package or $ ant -Dhive.install.dir=../hive/build/...
  • Fluent UDF【8】_编译型UDF.pdf
  • Fluent UDF【7】:解释型UDF.pdf
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  • Hive UDF UDF 聚合 UDF Finds MIN, MAX and SUM from array of Struct Objects based on a field. 排序 UDF Returns sorted array of Struct objects for an array of Struct Objects based on a field. 日期 ...
  • UDF 编写教程

    2019-02-22 17:16:58
    fluent里面需要自己编写程序的会用到UDF,这里面对如何使用UDF增加方程的源项十分有帮助
  • UDF开发手册 - UDF

    2021-04-24 15:28:40
    UDF的实现方法 Hive 提供了两个实现 UDF 的方式: 第一种:继承 UDF 类 优点: 实现简单 支持Hive的基本类型、数组和Map 支持函数重载 缺点: 逻辑较为简单,只适合用于实现简单的函数 这种方式编码少,代码...

    一行输入,返回一个结果

    可以满足日常工作中的大部分需求

    UDF的实现方法

    Hive 提供了两个实现 UDF 的方式:

    第一种:继承 UDF
    • 优点:
      • 实现简单
      • 支持Hive的基本类型、数组和Map
      • 支持函数重载
    • 缺点:
      • 逻辑较为简单,只适合用于实现简单的函数

    这种方式编码少,代码逻辑清晰,可以快速实现简单的UDF

    第二种:继承 GenericUDF
    • 优点:
      • 支持任意长度、任意类型的参数
      • 可以根据参数个数和类型实现不同的逻辑
      • 可以实现初始化和关闭资源的逻辑(initialize、close)
    • 缺点:
      • 实现比继承UDF要复杂一些

    与继承 UDF 相比,GenericUDF 更加灵活,可以实现更为复杂的函数

    关于两者的选择

    如果函数具有以下特点,优先继承 UDF 类:

    1. 逻辑简单,比如英文转小写函数
    2. 参数和返回值类型简单,都是Hive的基本类型、数组或Map
    3. 没有初始化或关闭资源的需求

    否则考虑继承 GenericUDF 类

    接下来介绍这两种实现方式的具体步骤

    继承 UDF 类

    第一种方式的代码实现最为简单,只需新建一个类 继承UDF,然后编写 evaluate() 即可

    import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
    
    /**
     * 继承 org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF
     */
    public class SimpleUDF extends UDF {
    
        /**
         * 编写一个函数,要求如下:
         * 1. 函数名必须为 evaluate
         * 2. 参数和返回值类型可以为:Java基本类型、Java包装类、org.apache.hadoop.io.Writable等类型、List、Map
         * 3. 函数一定要有返回值,不能为 void
         */
        public int evaluate(int a, int b) {
            return a + b;
        }
    
        /**
         * 支持函数重载
         */
        public Integer evaluate(Integer a, Integer b, Integer c) {
            if (a == null || b == null || c == null)
                return 0;
    
            return a + b + c;
        }
    }
    

    继承UDF类的方式非常简单,但还有一些需要注意的地方:

    1. evaluate() 方法并不是继承自 UDF 类(编写代码时名字容易打错,哈哈哈~)
    2. evaluate() 的返回值类型不能为 void(你这个函数返回值都没有,我要你干嘛?)

    支持的参数和返回值类型

    支持 hive基本类型、数组和Map

    Hive基本类型

    Java可以使用Java原始类型、Java包装类或对应的Writable类

    PS:对于基本类型,最好不要使用 Java原始类型,当 null 传给 Java原始类型 参数时,UDF 会报错。Java包装类还可以用于null值判断

    Hive类型Java原始类型Java包装类hadoop.io.Writable
    tinyintbyteByteByteWritable
    smallintshortShortShortWritable
    intintIntegerIntWritable
    bigintlongLongLongWritable
    stringString-Text
    booleanbooleanBooleanBooleanWritable
    floatfloatFloatFloatWritable
    doubledoubleDoubleDoubleWritable
    数组和Map
    Hive类型Java类型
    arrayList
    Map<K, V>Map<K, V>

    继承 GenericUDF

    这种方式最为灵活,但实现起来也比上一种方法要复杂一些

    继承 GenericUDF 后,必须实现其三个方法:

    1. initialize()
    2. evaluate()
    3. getDisplayString()

    initialize()

    /**
     * 初始化 GenericUDF,每个 GenericUDF 示例只会调用一次初始化方法
     *
     * @param arguments
     *          自定义UDF参数的 ObjectInspector 实例
     * @throws UDFArgumentException
     *           参数个数或类型错误时,抛出该异常
     * @return 函数返回值类型
    */
    public abstract ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] arguments)
        throws UDFArgumentException;
    

    initialize() 在函数在 GenericUDF 初始化时被调用一次,执行一些初始化操作,包括:

    1. 判断函数参数个数
    2. 判断函数参数类型
    3. 确定函数返回值类型

    除此之外,用户在这里还可以做一些自定义的初始化操作,比如初始化HDFS客户端等

    其一:判断函数参数个数

    可通过 arguments 数组的长度来判断函数参数的个数

    判断函数参数个数示例:

    // 1. 参数个数检查,只有一个参数
    if (arguments.length != 1) // 函数只接受一个参数
        throw new UDFArgumentException("函数需要一个参数"); // 当自定义UDF参数与预期不符时,抛出异常
    
    其二:判断函数参数类型

    ObjectInspector 可用于侦测参数数据类型,其内部有一个枚举类 Category,代表了当前 ObjectInspector 的类型

    public interface ObjectInspector extends Cloneable {
      public static enum Category {
        PRIMITIVE, // Hive原始类型
        LIST, // Hive数组
        MAP, // Hive Map
        STRUCT, // 结构体
        UNION // 联合体
      };
    }
    

    Hive原始类型又细分了多种子类型,PrimitiveObjectInspector 实现了 ObjectInspector,可以更加具体的表示对应的Hive原始类型

    public interface PrimitiveObjectInspector extends ObjectInspector {
    
      /**
       * The primitive types supported by Hive.
       */
      public static enum PrimitiveCategory {
        VOID, BOOLEAN, BYTE, SHORT, INT, LONG, FLOAT, DOUBLE, STRING,
        DATE, TIMESTAMP, BINARY, DECIMAL, VARCHAR, CHAR, INTERVAL_YEAR_MONTH, INTERVAL_DAY_TIME,
        UNKNOWN
      };
    }
    

    关于 PrimitiveCategory 的枚举类型就不一一解释了

    参数类型判断示例:

    // 2. 参数类型检查,参数类型为String
    if (arguments[0].getCategory() != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE // 参数是Hive原始类型
            || !PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory.STRING.equals(((PrimitiveObjectInspector)arguments[0]).getPrimitiveCategory())) // 参数是Hive的string类型
        throw new UDFArgumentException("函数第一个参数为字符串"); // 当自定义UDF参数与预期不符时,抛出异常
    
    其三:确定函数返回值类型

    initialize() 需要 return 一个 ObjectInspector 实例,用于表示自定义UDF返回值类型。initialize() 的返回值决定了 evaluate() 的返回值类型

    ObjectInspector 的源码中,有这么一段注释,其大意是 ObjectInspector 的实例应该由对应的工厂类获取,以保证实例的单例等属性

    /**
     * An efficient implementation of ObjectInspector should rely on factory, so
     * that we can make sure the same ObjectInspector only has one instance. That
     * also makes sure hashCode() and equals() methods of java.lang.Object directly
     * works for ObjectInspector as well.
     */
    public interface ObjectInspector extends Cloneable { }
    

    对于基本类型(byte、short、int、long、float、double、boolean、string),可以通过 PrimitiveObjectInspectorFactory 的静态字段直接获取

    Hive类型writable类型Java包装类型
    tinyintwritableByteObjectInspectorjavaByteObjectInspector
    smallintwritableShortObjectInspectorjavaShortObjectInspector
    intwritableIntObjectInspectorjavaIntObjectInspector
    bigintwritableLongObjectInspectorjavaLongObjectInspector
    stringwritableStringObjectInspectorjavaStringObjectInspector
    booleanwritableBooleanObjectInspectorjavaBooleanObjectInspector
    floatwritableFloatObjectInspectorjavaFloatObjectInspector
    doublewritableDoubleObjectInspectorjavaDoubleObjectInspector

    注意:基本类型返回值有两种:Writable类型Java包装类型

    • 在 initialize 指定的返回值类型为 Writable类型 时,在 evaluate() 中 return 的就应该是对应的 Writable实例
    • 在 initialize 指定的返回值类型为 Java包装类型 时,在 evaluate() 中 return 的就应该是对应的 Java包装类实例

    Array、Map<K, V>等复杂类型,则可以通过 ObjectInspectorFactory 的静态方法获取

    Hive类型ObjectInspectorFactory的静态方法evaluate()返回值类型
    ArraygetStandardListObjectInspector(T t)List
    Map<K, V>getStandardMapObjectInspector(K k, V v);Map<K, V>

    返回值类型为 Map<String, int> 的示例:

    // 3. 自定义UDF返回值类型为 Map<String, int>
    return ObjectInspectorFactory.getStandardMapObjectInspector(
            PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector, // Key 是 String
            PrimitiveObjectInspectorFactory.javaIntObjectInspector // Value 是 int
    );
    
    完整的 initialize() 函数如下:
    /**
     * 初始化 GenericUDF,每个 GenericUDF 示例只会调用一次初始化方法
     *
     * @param arguments
     *          自定义UDF参数的 ObjectInspector 实例
     * @throws UDFArgumentException
     *           参数个数或类型错误时,抛出该异常
     * @return 函数返回值类型
    */
    @Override
    public ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] arguments) throws UDFArgumentException {
        // 1. 参数个数检查,只有一个参数
        if (arguments.length != 1) // 函数只接受一个参数
            throw new UDFArgumentException("函数需要一个参数"); // 当自定义UDF参数与预期不符时,抛出异常
    
        // 2. 参数类型检查,参数类型为String
        if (arguments[0].getCategory() != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE // 参数是Hive原始类型
                || !PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory.STRING.equals(((PrimitiveObjectInspector)arguments[0]).getPrimitiveCategory())) // 参数是Hive的string类型
            throw new UDFArgumentException("函数第一个参数为字符串"); // 当自定义UDF参数与预期不符时,抛出异常
    
        // 3. 自定义UDF返回值类型为 Map<String, int>
        return ObjectInspectorFactory.getStandardMapObjectInspector(
                PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector, // Key 是 String
                PrimitiveObjectInspectorFactory.javaIntObjectInspector // Value 是 int
        );
    }
    

    evaluate()

    核心方法,自定义UDF的实现逻辑

    代码实现步骤可以分为三部分:

    1. 参数接收
    2. 自定义UDF核心逻辑
    3. 返回处理结果
    第一步:参数接收

    evaluate() 的参数就是 自定义UDF 的参数,

    /**
     * Evaluate the GenericUDF with the arguments.
     *
     * @param arguments
     *          The arguments as DeferedObject, use DeferedObject.get() to get the
     *          actual argument Object. The Objects can be inspected by the
     *          ObjectInspectors passed in the initialize call.
     * @return The
     */
    public abstract Object evaluate(DeferredObject[] arguments)
      throws HiveException;
    

    通过源码注释可知,DeferedObject.get() 可以获取参数的值

    /**
     * A Defered Object allows us to do lazy-evaluation and short-circuiting.
     * GenericUDF use DeferedObject to pass arguments.
     */
    public static interface DeferredObject {
      void prepare(int version) throws HiveException;
      Object get() throws HiveException;
    };
    

    再看看 DeferredObject 的源码,DeferedObject.get() 返回的是 Object,传入的参数不同,会是不同的Java类型,以下是Hive常用参数类型对应的Java类型

    对于Hive基本类型,传入的都是 Writable类型

    Hive类型Java类型
    tinyintByteWritable
    smallintShortWritable
    intIntWritable
    bigintLongWritable
    stringText
    booleanBooleanWritable
    floatFloatWritable
    doubleDoubleWritable
    ArrayArrayList
    Map<K, V>HashMap<K, V>

    参数接收示例:

    // 只有一个参数:Map<String, int>
    
    // 1. 参数为null时的特殊处理
    if (arguments[0] == null)
        return ...
    
    // 2. 接收参数
    Map<Text, IntWritable> map = (Map<Text, IntWritable>)arguments[0].get();
    
    第二步:自定义UDF核心逻辑

    获取参数之后,到这里就是自由发挥了~

    第三步:返回处理结果

    这一步和 initialize() 的返回值一一对应

    基本类型返回值有两种:Writable类型Java包装类型

    • 在 initialize 指定的返回值类型为 Writable类型 时,在 evaluate() 中 return 的就应该是对应的 Writable实例
    • 在 initialize 指定的返回值类型为 Java包装类型 时,在 evaluate() 中 return 的就应该是对应的 Java包装类实例

    Hive数组和Map的返回值类型如下:

    Hive类型Java类型
    ArrayList
    Map<K, V>Map<K, V>

    getDisplayString()

    getDisplayString() 返回的是 explain 时展示的信息

    /**
     * Get the String to be displayed in explain.
     */
    public abstract String getDisplayString(String[] children);
    

    注意:这里不能return null,否则可能在运行时抛出空指针异常,而且这个出现这个问题还不容易排查~

    ERROR [b1c82c24-bfea-4580-9a0c-ff47d7ef4dbe main] ql.Driver: FAILED: NullPointerException null
    java.lang.NullPointerException
    	at java.util.regex.Matcher.getTextLength(Matcher.java:1283)
    	...
    	at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:136)
    

    close()

    资源关闭回调函数

    不是抽象方法,可以不实现

    /**
     * Close GenericUDF.
     * This is only called in runtime of MapRedTask.
     */
    @Override
    public void close() throws IOException { }
    

    自定义GenericUDF完整示例

    import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDFArgumentException;
    import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
    import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDF;
    import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspector;
    import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.ObjectInspectorFactory;
    import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.PrimitiveObjectInspector;
    import org.apache.hadoop.hive.serde2.objectinspector.primitive.PrimitiveObjectInspectorFactory;
    import org.apache.hadoop.io.Text;
    
    import java.io.IOException;
    import java.util.HashMap;
    import java.util.Map;
    
    public class SimpleGenericUDF extends GenericUDF {
        @Override
        public ObjectInspector initialize(ObjectInspector[] arguments) throws UDFArgumentException {
            // 1. 参数个数检查
            if (arguments.length != 1) // 函数只接受一个参数
                throw new UDFArgumentException("函数需要一个参数"); // 当自定义UDF参数与预期不符时,抛出异常
    
            // 2. 参数类型检查
            if (arguments[0].getCategory() != ObjectInspector.Category.PRIMITIVE // 参数是Hive原始类型
                    || !PrimitiveObjectInspector.PrimitiveCategory.STRING.equals(((PrimitiveObjectInspector)arguments[0]).getPrimitiveCategory())) // 参数是Hive的string类型
                throw new UDFArgumentException("函数第一个参数为字符串"); // 当自定义UDF参数与预期不符时,抛出异常
    
            // 3. 自定义UDF返回值类型为 Map<String, int>
            return ObjectInspectorFactory.getStandardMapObjectInspector(
                    PrimitiveObjectInspectorFactory.javaStringObjectInspector, // Key 是 String
                    PrimitiveObjectInspectorFactory.javaIntObjectInspector // Value 是 int
            );
        }
    
        @Override
        public Object evaluate(DeferredObject[] arguments) throws HiveException {
            // 1. 参数接收
            if (arguments[0] == null)
                return new HashMap<>();
            String str = ((Text) arguments[0].get()).toString();
    
            // 2. 自定义UDF核心逻辑
            // 统计字符串中每个字符的出现次数,并将其记录在Map中
            Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
            for (char ch : str.toCharArray()) {
                String key = String.valueOf(ch);
                Integer count = map.getOrDefault(key, 0);
                map.put(key, count + 1);
            }
    
            // 3. 返回处理结果
            return map;
        }
    
        @Override
        public String getDisplayString(String[] children) {
            return "这是一个简单的测试自定义UDF~";
        }
    }
    
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