spark +hive 自定义聚合函数回顾--group_concat实现

spark + hive 自定义聚合函数回顾--group_concat实现

group_concat是一种常用的聚合函数，它可以将同一组内的多个值合并成一个字符串。在hive中，group_concat函数已经内置，但是在spark中需要自定义实现。

实现group_concat函数的步骤如下：

1. 继承org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedAggregateFunction类，实现其抽象方法。

2. 定义输入和输出的数据类型。

3. 实现update方法，用于更新聚合结果。

4. 实现merge方法，用于合并不同分区的聚合结果。

5. 实现evaluate方法，用于输出最终的聚合结果。

下面是一个简单的group_concat实现示例：

import org.apache.spark.sql.expressions.{MutableAggregationBuffer, UserDefinedAggregateFunction}
import org.apache.spark.sql.types.{DataType, StringType, StructType}
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}

class GroupConcat extends UserDefinedAggregateFunction {

// 定义输入数据类型
def inputSchema: StructType = new StructType().add("value", StringType)

// 定义中间缓存数据类型
def bufferSchema: StructType = new StructType().add("buffer", StringType)

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

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

// 初始化中间缓存数据
def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {
buffer.update(0, "")
}

// 更新中间缓存数据
def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {
val str = input.getString(0)
if (!buffer.isNullAt(0)) {
buffer.update(0, buffer.getString(0) + "," + str)
} else {
buffer.update(0, str)
}
}

// 合并不同分区的中间缓存数据
def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = {
if (!buffer2.isNullAt(0)) {
update(buffer1, buffer2)
}
}

// 输出最终的聚合结果
def evaluate(buffer: Row): Any = {
buffer.getString(0)
}
}

// 使用示例
val spark = SparkSession.builder().appName("group_concat").master("local[*]").getOrCreate()
spark.udf.register("group_concat", new GroupConcat)
val df = spark.sql("select id, group_concat(name) as names from table group by id")
df.show()

在使用时，需要先将自定义的聚合函数注册到spark中，然后就可以在sql中使用了。