sparkudf函数

时间: 2023-09-21 17:12:34 浏览: 24
Spark中的UDF (User Defined Function) 是一种自定义函数的方式,可以用于对数据进行特定的处理。 在Spark中,有两种常见的使用UDF的方式,一种是在SparkSQL中使用UDF,另一种是在DataFrame中使用UDF。 在SparkSQL中使用UDF,可以通过Spark的`udf.register()`方法注册UDF,并在SQL语句中调用。比如,可以使用`spark.udf.register("markToId", lambda x: int(x, 16), IntegerType())`将一个名为`markToId`的UDF注册为将字符串转换为十进制整数的函数。然后可以通过SparkSQL的`select`语句中调用该UDF,例如`select markToId(mark_id) as mark_id, count(log_id) as pv, count(DISTINCT browser_id) as uv from mark_table`。 在DataFrame中使用UDF,可以通过定义一个Python函数,并使用`udf`函数将其转换为Spark的UDF。例如,可以声明一个名为`json_decode`的自定义方法来解析JSON字符串,并使用`udf(lambda z: json_decode(z))`将其注册为UDF。然后可以使用`withColumn`方法将UDF应用于DataFrame的某一列,例如`df = df.withColumn('channel_v2', convertUDF(col('ext')))`。 总结起来,Spark的UDF函数可以用于对数据进行自定义处理,在SparkSQL中使用`udf.register()`方法注册UDF并在SQL语句中调用,在DataFrame中使用`udf`函数将Python函数转换为UDF并应用于DataFrame的某一列。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [大数据之spark udf函数使用详解](https://blog.csdn.net/weixin_42396197/article/details/122813012)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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