047 SparkSQL自定义UDF函数

一：程序部分

1.需求

　　Double数据类型格式化，可以给定小数点位数

2.程序

 1 package com.scala.it
 2 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
 3 import org.apache.spark.sql.SQLContext
 4 import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext
 5 
 6 import scala.math.BigDecimal.RoundingMode
 7 object SparkSQLUDFDemo {
 8   def main(args: Array[String]): Unit = {
 9     val conf = new SparkConf()
10       .setMaster("local[*]")
11       .setAppName("udf")
12     val sc = SparkContext.getOrCreate(conf)
13     val sqlContext = new HiveContext(sc)
14 
15     // ==================================
16     // 写一个Double数据格式化的自定义函数(给定保留多少位小数部分)
17     sqlContext.udf.register(
18       "doubleValueFormat", // 自定义函数名称
19       (value: Double, scale: Int) => {
20         // 自定义函数处理的代码块
21         BigDecimal.valueOf(value).setScale(scale, RoundingMode.HALF_DOWN).doubleValue()
22       })
23 
24 
25     sqlContext.sql(
26       """
27         |SELECT
28         |  deptno,
29         |  doubleValueFormat(AVG(sal), 2) AS avg_sal
30         |FROM hadoop09.emp
31         |GROUP BY deptno
32       """.stripMargin).show()
33 
34   }
35 }

3.结果

二：知识点解释

1.udf

2.refister