spark udaf

时间: 2023-10-27 11:22:10 浏览: 161

【SparkSql篇02】SparkSql之自定义UDF和UDAF函数1

SparkSQL 是 Apache Spark 的一个模块，它允许开发者使用 SQL 查询数据。在本篇文章中，我们将深入探讨如何在 SparkSQL 中创建和使用自定义用户定义函数（UDF）和用户定义聚合函数（UDAF）。我们需要理解 SparkSQL 的基本工作原理，它允许我们将 DataFrame 处理与 SQL 查询结合起来，使得数据处理更为灵活。 1. **从 HDFS 加载数据到 DataFrame 中** 在 Spark 中，我们可以使用 `SparkSession` 的 `read` 方法从各种数据源加载数据。在这个例子中，数据是从 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）中读取的 JSON 文件。通过 `ClassLoader.getSystemResource()` 获取文件路径，并使用 `spark.read.json()` 将其转换为 DataFrame。 2. **注册 UDF 函数** 用户定义函数（UDF）是 SparkSQL 中扩展 DataFrame 功能的关键，它允许我们创建自定义的函数，用于处理 DataFrame 中的数据。例如，我们可能需要将 `name` 列的所有字符串转换为大写。为此，我们定义一个 Scala 函数，然后使用 `spark.udf.register()` 进行注册，以便在 SQL 查询中使用。在这个案例中，我们定义了一个名为 `toUpper` 的函数，将字符串转为大写。 ```scala // 定义 toUpper 函数 def toUpper(name: String): String = name.toUpperCase() // 注册 UDF spark.udf.register("toUpper", toUpper _) ``` 3. **创建临时视图并执行注册的函数** 一旦 UDF 注册成功，我们可以通过创建 DataFrame 的临时视图并执行 SQL 查询来应用这个函数。临时视图使得 DataFrame 可以像传统的关系型数据库表一样进行操作。在 SQL 查询中，可以直接调用 `toUpper` 函数，如下所示： ```sql SELECT toUpper(name) FROM temp_view ``` **自定义聚合函数（UDAF）** 除了 UDF，SparkSQL 还支持用户定义聚合函数，用于对一组值进行计算，返回单个值。例如，我们可能需要计算 `price` 列的平均值，而内置的 `avg()` 函数无法满足特定需求时，可以自定义聚合函数。 1. **创建自定义聚合函数** 自定义聚合函数需要继承 `UserDefinedAggregateFunction` 类。这个类要求我们定义输入参数类型、缓冲区类型和输出类型。以下是一个计算平均值的自定义 UDAF 示例： ```scala class MyAvg extends UserDefinedAggregateFunction { override def inputSchema: StructType = StructType(StructField("inputColumn", DoubleType) :: Nil) override def bufferSchema: StructType = StructType(StructField("sum", DoubleType) :: StructField("count", LongType) :: Nil) override def dataType: DataType = DoubleType override def deterministic: Boolean = true override def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = { buffer.update(0, 0.0) buffer.update(1, 0L) } override def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = { if (input.isNullAt(0)) return buffer.update(0, buffer.getDouble(0) + input.getDouble(0)) buffer.update(1, buffer.getLong(1) + 1) } override def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = { buffer1.update(0, buffer1.getDouble(0) + buffer2.getDouble(0)) buffer1.update(1, buffer1.getLong(1) + buffer2.getLong(1)) } override def evaluate(buffer: Row): Any = { if (buffer.getLong(1) == 0) null else buffer.getDouble(0) / buffer.getLong(1) } } ``` 2. **使用自定义聚合函数** 在定义了自定义聚合函数后，可以使用 `spark.udf.register()` 注册该函数，然后在 SQL 查询中调用。如下所示： ```scala spark.udf.register("myAvg", new MyAvg) val df = spark.read.json("file://" + ClassLoader.getSystemResource("phone.json").getPath) df.createTempView("phone") spark.sql("SELECT myAvg(price) price_avg FROM phone").show ``` 总结来说，SparkSQL 提供了强大的 UDF 和 UDAF 支持，允许用户根据具体需求定制数据处理逻辑。这些功能极大地扩展了 SparkSQL 的功能，使得它在大数据处理领域具有更高的灵活性和可定制性。通过熟练掌握自定义函数的创建和使用，我们可以更高效地完成复杂的数据分析任务。

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。123 #### 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 ]

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