spark udaf

Spark中的UDAF是指用户自定义聚合函数(User-Defined Aggregate Function)。UDAF允许我们根据自己的业务需求定义一种聚合函数，以便在Spark中进行数据聚合操作。

UDAF有两个主要的使用方式：
1. 在DataFrame中使用UDAF：可以通过在DataFrame中注册UDAF函数来使用UDAF。首先从HDFS中加载数据到DataFrame中，然后注册UDAF函数，比如将所有名字变成大写的UDF函数，接下来创建临时视图，并执行注册的函数来进行数据聚合操作。
2. 在SparkSQL中使用UDAF：在SparkSQL中，虽然没有直接提供UDTF(User-Defined Table-Generating Function)函数，但可以使用flatMap来实现一对多的功能。而UDAF可以在学习Hive的时候使用，当内置函数无法满足业务处理需求时，可以考虑使用UDF函数来自定义处理。

综上所述，Spark中的UDAF允许用户根据自己的业务需求定义聚合函数，并在DataFrame或SparkSQL中使用，以实现数据的聚合操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【SparkSql篇02】SparkSql之自定义UDF和UDAF函数1](https://download.csdn.net/download/weixin_35738619/86336713)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [SparkSQL中自定义聚合(UDAF)函数](https://blog.csdn.net/onway_goahead/article/details/114808782)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]