Spark UDAF函数

Spark UDAF函数（User-Defined Aggregate Function）是用户自定义的聚合函数，可以在Spark SQL中使用。它可以用于计算自定义的聚合函数，例如计算平均值、中位数、标准差等。

Spark UDAF函数需要实现以下三个方法：

1. initialize(): 在聚合之前，初始化聚合缓冲区。

2. update(): 将输入数据更新到聚合缓冲区中。

3. merge(): 将两个聚合缓冲区合并在一起。

另外，还需要在实现类中定义输入和输出的数据类型。

下面是一个Spark UDAF函数的示例代码，该函数用于计算输入数据的平均值：

import org.apache.spark.sql.expressions.MutableAggregationBuffer
import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedAggregateFunction
import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.Row

class AvgUDAF extends UserDefinedAggregateFunction {
  // 定义输入数据类型
  def inputSchema: StructType = StructType(StructField("inputColumn", DoubleType) :: Nil)

  // 定义聚合缓冲区数据类型
  def bufferSchema: StructType = {
    StructType(StructField("sum", DoubleType) :: StructField("count", LongType) :: Nil)
  }

  // 定义输出数据类型
  def dataType: DataType = DoubleType

  // 定义是否是确定性的
  def deterministic: Boolean = true

  // 初始化聚合缓冲区
  def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {
    buffer(0) = 0.0 // 初始值为0
    buffer(1) = 0L // 初始值为0
  }

  // 将数据更新到聚合缓冲区中
  def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {
    buffer(0) = buffer.getDouble(0) + input.getDouble(0)
    buffer(1) = buffer.getLong(1) + 1
  }

  // 将两个聚合缓冲区合并在一起
  def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = {
    buffer1(0) = buffer1.getDouble(0) + buffer2.getDouble(0)
    buffer1(1) = buffer1.getLong(1) + buffer2.getLong(1)
  }

  // 计算最终的结果
  def evaluate(buffer: Row): Any = {
    buffer.getDouble(0) / buffer.getLong(1)
  }
}

上述代码中，我们定义了一个AvgUDAF类，它继承了UserDefinedAggregateFunction类，并且实现了上述三个方法。在initialize()方法中，我们初始化了聚合缓冲区；在update()方法中，我们将输入数据更新到聚合缓冲区中；在merge()方法中，我们将两个聚合缓冲区合并在一起；在evaluate()方法中，我们计算最终的结果。最后，我们可以在Spark SQL中使用该函数，例如：

val avgUDAF = new AvgUDAF()
spark.udf.register("avg", avgUDAF)
val result = spark.sql("SELECT avg(value) FROM data")