spark sql if else

在 Spark SQL 中，可以使用 `CASE WHEN` 语句来实现类似于 if-else 的逻辑。下面是一个示例：

假设我们有一个名为 `students` 的表，包含学生的姓名、年龄和成绩三个字段。我们想要创建一个新的字段 `grade`，根据成绩的不同来给出不同的评级：

- 成绩大于等于 90 分，评级为 A
- 成绩大于等于 80 分，评级为 B
- 成绩大于等于 70 分，评级为 C
- 其他情况，评级为 D

可以使用如下 SQL 语句：

SELECT 
  name, 
  age, 
  score, 
  CASE 
    WHEN score >= 90 THEN 'A' 
    WHEN score >= 80 THEN 'B' 
    WHEN score >= 70 THEN 'C' 
    ELSE 'D' 
  END AS grade 
FROM 
  students

这个语句中，`CASE` 语句用来进行条件判断，根据不同的成绩给出不同的评级。`WHEN` 子句用来指定条件，`THEN` 子句用来指定对应的评级，`ELSE` 子句用来指定默认的评级。`END` 关键字表示 `CASE` 语句的结束。

执行这个 SQL 语句后，将会得到一个包含了 `name`、`age`、`score` 和 `grade` 四个字段的新表。其中，`grade` 字段根据不同的成绩给出了不同的评级。

相关问题

spark sql udaf 案例

Spark SQL的User-Defined Aggregation Function (UDAF) 是一种用户自定义的聚合函数，它允许开发者扩展Spark SQL的内置聚合功能，以便于处理更复杂的业务逻辑。UDAF通常在数据预处理或复杂计算时使用，提供了比标准SQL函数更多的灵活性。

一个简单的UDAF案例可能是计算每个部门员工的平均工资。假设你有一个包含员工信息（如名字、部门和薪水）的表，标准的SQL可能无法直接提供按部门计算平均工资的功能。这时，你可以创建一个UDAF：

from pyspark.sql.functions import user_defined_function, col

# 定义一个UDAF函数
def avg_salary_per_dept(*args):
    total = 0
    count = 0
    for salary in args:
        total += salary
        count += 1
    return total / count if count > 0 else None  # 返回None处理空部门

avg_salary_udaf = user_defined_function(avg_salary_per_dept, returnType=types.DoubleType())

# 使用UDAF
employees_df.withColumn("avg_salary", avg_salary_udaf(col("salary"))) \
    .groupBy("department") \
    .agg(avg_salary_udaf("salary").alias("avg_salary_per_dept"))

在这个例子中，`avg_salary_per_dept`是一个接受多个参数（每个员工的薪水）的函数，计算并返回每个部门的平均薪水。然后，我们在Spark SQL查询中调用这个UDAF，并按部门分组。

相关问题--
1. UDAF与普通的聚合函数有何区别？
2. 在什么情况下会考虑使用UDAF？
3. 如何在Spark SQL中注册和使用自定义的UDAF？

如何实现spark sql 字段血缘分析，请用Java代码实现

要实现 Spark SQL 字段血缘分析，可以通过继承 `org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.Analyzer` 类来实现自定义的分析器。下面是一个 Java 版本的实现：

import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.Analyzer;
import org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Alias;
import org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Attribute;
import org.apache.spark.sql.catalyst.expressions.Expression;
import org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.LogicalPlan;
import org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.Project;
import org.apache.spark.sql.types.DataType;

public class FieldLineageAnalyzer extends Analyzer {
    public FieldLineageAnalyzer() {
        super();
    }

    @Override
    public LogicalPlan execute(LogicalPlan plan) {
        FieldLineageVisitor visitor = new FieldLineageVisitor();
        visitor.visit(plan);

        return super.execute(plan);
    }

    private static class FieldLineageVisitor {
        private Set<String> currentFields = new HashSet<String>();

        public void visit(LogicalPlan plan) {
            plan.transformExpressions(expr -> {
                if (expr instanceof Attribute) {
                    Attribute attr = (Attribute) expr;
                    String fieldName = attr.name();
                    DataType dataType = attr.dataType();
                    LineageUtils.addLineage(fieldName, dataType, currentFields);
                } else if (expr instanceof Alias) {
                    Alias alias = (Alias) expr;
                    Attribute attr = alias.toAttribute();
                    String fieldName = alias.name();
                    DataType dataType = attr.dataType();
                    LineageUtils.addLineage(fieldName, dataType, currentFields);
                }

                return expr;
            });

            if (plan instanceof Project) {
                Project project = (Project) plan;
                currentFields = new HashSet<String>();

                for (Expression expr : project.projectList()) {
                    expr.foreach(attr -> {
                        if (attr instanceof Attribute) {
                            String fieldName = ((Attribute) attr).name();
                            currentFields.add(fieldName);
                        }
                    });
                }
            }

            plan.children().forEach(child -> visit(child));
        }
    }
}

这个 `FieldLineageAnalyzer` 类继承了 `Analyzer` 类，并覆盖了 `execute` 方法。在 `execute` 方法中，它首先创建了一个 `FieldLineageVisitor` 实例，并调用它的 `visit` 方法来遍历逻辑计划，执行字段血缘分析。

`FieldLineageVisitor` 类实现了逻辑计划的遍历，并在遍历过程中，使用 `LineageUtils` 类来处理字段血缘关系。在遍历 `Project` 节点时，它会根据 `projectList` 中的表达式来确定当前字段集合。

`LineageUtils` 类用于处理字段血缘关系，它的实现如下：

import java.util.Set;
import java.util.stream.Collectors;
import org.apache.spark.sql.types.DataType;

public class LineageUtils {
    private static Set<FieldInfo> fieldInfoSet = new HashSet<FieldInfo>();

    public static void addLineage(String fieldName, DataType dataType, Set<String> currentFields) {
        FieldInfo fieldInfo = new FieldInfo(fieldName, dataType, currentFields);
        fieldInfoSet.add(fieldInfo);
    }

    public static String getFieldLineage(String fieldName) {
        Set<FieldInfo> lineageSet = fieldInfoSet.stream()
                .filter(fieldInfo -> fieldInfo.getFieldName().equals(fieldName))
                .collect(Collectors.toSet());

        Set<String> sourceFields = new HashSet<String>();

        for (FieldInfo fieldInfo : lineageSet) {
            Set<String> currentFields = fieldInfo.getCurrentFields();

            if (currentFields.isEmpty()) {
                sourceFields.add(fieldInfo.getFieldName());
            } else {
                for (String currentField : currentFields) {
                    String sourceField = getFieldLineage(currentField);
                    sourceFields.add(sourceField);
                }
            }
        }

        return String.join(", ", sourceFields);
    }

    private static class FieldInfo {
        private String fieldName;
        private DataType dataType;
        private Set<String> currentFields;

        public FieldInfo(String fieldName, DataType dataType, Set<String> currentFields) {
            this.fieldName = fieldName;
            this.dataType = dataType;
            this.currentFields = currentFields;
        }

        public String getFieldName() {
            return fieldName;
        }

        public DataType getDataType() {
            return dataType;
        }

        public Set<String> getCurrentFields() {
            return currentFields;
        }
    }
}

在 `LineageUtils` 类中，它定义了一个 `fieldInfoSet` 集合，用于保存字段的详细信息。在 `addLineage` 方法中，它首先构造一个 `FieldInfo` 对象，并将其添加到 `fieldInfoSet` 中。在 `getFieldLineage` 方法中，它根据字段名来查找对应的字段信息，并递归地处理血缘关系，最终返回源字段集合。

这个实现中，字段血缘关系的处理是在遍历逻辑计划的过程中完成的。在遍历每个表达式时，如果它是一个字段或别名，就将其添加到 `LineageUtils` 中。在遍历 `Project` 节点时，它会根据 `projectList` 中的表达式来决定当前字段集合。这样，就可以在执行 Spark SQL 语句时，同时获取到字段血缘关系信息了。