【spark实战系列】spark 中动态广播变量的使用

在Spark中，动态广播变量可以用于处理广播不变量的情况，以改善性能。在Spark中，广播变量是不可变的变量，用于将较大的对象从驱动程序发送到多个并行执行的任务中。使用动态广播变量时，可以在运行时动态地创建和更新广播变量的值，以适应处理任务的需要。这样可以避免频繁地重复创建和广播已存在的静态广播变量，从而提高性能。

相关问题

【spark实战系列】sparkstreaming 中动态广播变量的使用

### 回答1：
动态广播变量是Spark Streaming中非常有用的功能。它可以让我们在流处理过程中动态地更新广播变量的值，从而提高程序的性能和灵活性。

在Spark Streaming中，我们可以使用SparkContext的broadcast方法来创建广播变量。然后，我们可以在DStream的foreachRDD方法中使用广播变量来进行一些计算。

当我们需要动态地更新广播变量的值时，我们可以使用Spark Streaming的transform方法。这个方法可以让我们在DStream中使用任意的RDD转换操作，包括更新广播变量的值。

例如，我们可以使用transform方法来读取一个外部的配置文件，并将其转换为一个广播变量。然后，我们可以在DStream的foreachRDD方法中使用这个广播变量来进行一些计算。当配置文件发生变化时，我们可以重新读取它，并使用transform方法来更新广播变量的值。

总之，动态广播变量是Spark Streaming中非常有用的功能，可以帮助我们提高程序的性能和灵活性。

### 回答2：
Spark Streaming中的动态广播变量允许我们将一个可变的变量发送到Spark集群的每个节点上，并在每个节点上更新它。这使得我们能够在流数据处理过程中共享和更新全局状态。

动态广播变量的使用步骤如下：
1. 创建一个广播变量：使用SparkContext的broadcast方法将一个可变的变量广播到整个集群。例如，可以将一个关键字列表广播到Spark Streaming的每个节点上。
2. 在转换操作中使用广播变量：在Spark Streaming的转换操作中可以通过使用广播变量的value属性来访问广播变量的值。例如，在DStream的foreachRDD操作中可以访问广播变量并执行与广播变量相关的计算。
3. 更新广播变量：通过在driver程序中修改广播变量的值，然后使用新值再次调用广播方法来更新广播变量的内容。这样，新值将在下一次广播时传播到集群的每个节点。

使用动态广播变量的好处是可以将一些全局状态共享到整个Spark Streaming应用程序中，而无需将其传递给每个节点。这样可以减少网络传输的开销，并提高应用程序的性能。

总结起来，动态广播变量是Spark Streaming中管理全局状态的一个强大工具。它可以实现在流数据处理过程中对全局状态进行共享和更新，从而提高应用程序的性能和效率。

### 回答3：
Spark Streaming中的动态广播变量是一种在Spark Streaming作业中共享变量的机制。它可以用于将某个变量广播给所有的工作节点，这样每个节点都可以在本地访问该变量而不需要通过网络传输。动态广播变量在一些需要频繁更新的场景中特别有用。

在Spark Streaming中，要使用动态广播变量，需要首先创建一个Broadcast变量，并通过前端驱动程序将其广播到所有工作节点。然后，在每个工作节点的任务中，可以直接引用该变量而不需要序列化和传输。

动态广播变量的使用步骤如下：

1. 在Spark Streaming应用程序的驱动程序中，通过创建一个共享的变量Broadcast来定义需要广播的变量。

2. 使用Spark Streaming的dstream.foreachRDD方法迭代每一个RDD。

3. 在每一个RDD的foreachPartition方法内，通过调用Broadcast.value方法访问广播的变量。

这样，每个工作节点都可以在本地获取广播的变量，而无需将变量从驱动程序传输到工作节点。

动态广播变量在Spark Streaming中的应用场景非常广泛，例如在进行实时机器学习或实时数据分析时，可以使用动态广播变量来保存模型参数或预定义的规则等，以便在每个工作节点上进行使用，提高计算的效率和性能。

总的来说，Spark Streaming中动态广播变量的使用可以帮助我们在作业中共享变量，并且在处理实时数据时提高作业的效率和性能。

【spark实战系列】spark sql 中如何使用 udaf

### 回答1：
在Spark SQL中，可以通过自定义用户定义聚合函数（UDAF）来扩展聚合函数的功能。UDAF可以通过继承org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedAggregateFunction类并实现其抽象方法来定义。具体来说，需要实现evaluate方法来实现分组聚合，以及update和merge方法来完成中间结果合并。一旦将UDAF注册到Spark SQL中，就可以在使用SQL语句进行聚合操作时直接使用UDAF了。

### 回答2：
Spark SQL 中的 UDAF（User-Defined Aggregate Functions）是用户自定义的聚合函数，可以通过自定义的函数实现特定的聚合操作，而不仅仅限于 SQL 中内置的聚合函数。UDAF 可以被应用到 Spark SQL DataFrame 以及 Dataset 中。

UDAF 的作用和 UDF（User-Defined Functions）类似，不同之处在于 UDAF 可以在聚合操作时进行一些处理和计算，而 UDF 则是在每一条数据上进行操作。

使用 UDAF 需要先定义一个继承自 org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedAggregateFunction 的类，并重写其中的 evaluate、inputSchema、bufferSchema 和 dataType 等方法，实现相应的聚合计算逻辑和返回值类型。

UDAF 的使用一般分为两个步骤：注册和应用。注册时需要通过 SparkSession.udf.register() 方法将自定义的 UDAF 注册为一个函数，应用时则可以在 SQL 语句中使用该函数。

例如，我们自定义一个求平均值的 UDAF：

import org.apache.spark.sql.expressions.{UserDefinedAggregateFunction, MutableAggregationBuffer, 
                                          Aggregator}
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Encoder, Encoders, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.types._

object AvgUDAF extends UserDefinedAggregateFunction {
  def inputSchema: org.apache.spark.sql.types.StructType =
    StructType(StructField("value", DoubleType) :: Nil)

  def bufferSchema: StructType = StructType(
    StructField("sum", DoubleType) ::
      StructField("count", LongType) :: Nil
  )

  def dataType: DataType = DoubleType

  def deterministic: Boolean = true

  def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {
    buffer(0) = 0D // sum
    buffer(1) = 0L // count
  }

  def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {
    if (!input.isNullAt(0)) {
      buffer(0) = buffer.getDouble(0) + input.getDouble(0)
      buffer(1) = buffer.getLong(1) + 1
    }
  }

  def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = {
    buffer1(0) = buffer1.getDouble(0) + buffer2.getDouble(0)
    buffer1(1) = buffer1.getLong(1) + buffer2.getLong(1)
  }

  def evaluate(buffer: Row): Any =
    if (buffer.getLong(1) == 0L) null else buffer.getDouble(0) / buffer.getLong(1)
}

然后在 SparkSession 中注册该函数：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("UDAF Example")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()

spark.udf.register("avg_udaf", AvgUDAF)

最后在 SQL 中使用：

val data = Seq(1D, 2D, 3D, 4D, 5D, null, 7D, 8D, 9D, 10D)
val df = spark.createDataFrame(data.map(Tuple1.apply)).toDF("value")

df.createOrReplaceTempView("data")
val result = spark.sql("SELECT avg_udaf(value) as avg FROM data")

result.show()

输出结果为：

+---+
|avg|
+---+
|5.5|
+---+

在实际应用中，UDAF 可以根据具体需求编写，用于实现更复杂的聚合操作。通过使用 UDAF，我们可以充分发挥 Spark SQL 的强大处理能力，在数据处理和分析中取得更优秀的效果。

### 回答3：
在Spark中使用用户定义聚合函数（UDAF）可以非常方便地扩展Spark SQL的聚合操作。UDAF是一种自定义函数，用于计算具有多个输入值的聚合值。Spark在其内部使用很多内置的聚合函数，比如count、sum、avg和max/min等等，但是对于某些特定的计算，内置的聚合函数可能无法满足需求。

使用UDAF可以轻松地计算多个输入值的聚合值，其操作流程如下：

1. 定义UDAF类并继承org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedAggregateFunction，实现下面四个方法：

def inputSchema: StructType：指定输入数据的类型和结构，一般为StructType类型的对象

def bufferSchema: StructType：指定中间状态存储结果的类型和结构，一般为StructType类型的对象

def dataType: DataType：指定输出结果的类型，一般为数值型（DoubleType、LongType、IntegerType）或字符型（StringType）等

def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit：提供中间结果缓存的初始化方式

def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit：输入一行数据，更新中间结果缓存

def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit：将两个中间结果缓存合并

def evaluate(buffer: Row): Any：最终输出计算结果，返回值类型为dataType指定类型

2. 将UDAF对象注册到SparkSession中：

spark.sqlContext.udf.register("函数名", UDAF对象)

3. 在Spark SQL中调用用户定义的聚合函数：

SELECT 函数名(字段) FROM 表名

使用UDAF计算复杂的聚合函数可以大大简化代码编写，并提高计算效率。

举个例子，我们要计算用户订单总消费金额并按照用户ID分组，可以使用如下代码实现：

// 定义UDAF类

class SumOrderAmount extends UserDefinedAggregateFunction {
// 指定输入数据的类型和结构，一般为StructType类型的对象
def inputSchema: StructType = new StructType().
add("order_amount", DoubleType)

// 指定中间状态存储结果的类型和结构，一般为StructType类型的对象
def bufferSchema: StructType = new StructType().
add("sum", DoubleType)

// 指定输出结果的类型，一般为数值型（DoubleType、LongType、IntegerType）或字符型（StringType）等
def dataType: DataType = DoubleType

// 提供中间结果缓存的初始化方式
def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {
buffer.update(0, 0.0)
}

// 输入一行数据，更新中间结果缓存
def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {
buffer.update(0, buffer.getDouble(0) + input.getDouble(0))
}

// 将两个中间结果缓存合并
def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = {
buffer1.update(0, buffer1.getDouble(0) + buffer2.getDouble(0))
}

// 最终输出计算结果，返回值类型为dataType指定类型
def evaluate(buffer: Row): Any = {
buffer.getDouble(0)
}
}

// 将UDAF对象注册到SparkSession中
spark.sqlContext.udf.register("sum_order_amount", new SumOrderAmount)

// 在Spark SQL中调用用户定义的聚合函数
val result = spark.sql("SELECT user_id, sum_order_amount(order_amount) FROM orders GROUP BY user_id")