【Spark篇】---SparkSQL中自定义UDF和UDAF，开窗函数的应用

一、前述

SparkSQL中的UDF相当于是1进1出，UDAF相当于是多进一出，类似于聚合函数。

开窗函数一般分组取topn时常用。

二、UDF和UDAF函数

1、UDF函数

java代码：

SparkConf conf = new SparkConf();
conf.setMaster("local");
conf.setAppName("udf");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
JavaRDD parallelize = sc.parallelize(Arrays.asList("zhansan","lisi","wangwu"));
JavaRDD rowRDD = parallelize.map(new Function() {

    /**
     * 
     */
    private static final long serialVersionUID = 1L;

    @Override
    public Row call(String s) throws Exception {
return RowFactory.create(s);
    }
});

List fields = new ArrayList();
fields.add(DataTypes.createStructField("name", DataTypes.StringType,true));

StructType schema = DataTypes.createStructType(fields);
DataFrame df = sqlContext.createDataFrame(rowRDD,schema);
df.registerTempTable("user");

/**
 * 根据UDF函数参数的个数来决定是实现哪一个UDF  UDF1，UDF2。。。。UDF1xxx
 */
sqlContext.udf().register("StrLen", new UDF1() {

    /**
     * 
     */
    private static final long serialVersionUID = 1L;

    @Override
    public Integer call(String t1) throws Exception {
             return t1.length();
    }
}, DataTypes.IntegerType);
sqlContext.sql("select name ,StrLen(name) as length from user").show();

//sqlContext.udf().register("StrLen",new UDF2() {
//
//    /**
//     * 
//     */
//    private static final long serialVersionUID = 1L;
//
//    @Override
//    public Integer call(String t1, Integer t2) throws Exception {
//return t1.length()+t2;
//    }
//} ,DataTypes.IntegerType );
//sqlContext.sql("select name ,StrLen(name,10) as length from user").show();

sc.stop();

 这些参数需要对应，UDF2就是表示传两个参数，UDF3就是传三个参数。

scala代码：

val conf = new SparkConf()
conf.setMaster("local").setAppName("udf")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sc);
val rdd = sc.makeRDD(Array("zhansan","lisi","wangwu"))
val rowRDD = rdd.map { x => {
  RowFactory.create(x)
} }
val schema = DataTypes.createStructType(Array(StructField("name",StringType,true)))
val df = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, schema)
df.registerTempTable("user")
//sqlContext.udf.register("StrLen",(s : String)=>{s.length()})
//sqlContext.sql("select name ,StrLen(name) as length from user").show
sqlContext.udf.register("StrLen",(s : String,i:Int)=>{s.length()+i})
sqlContext.sql("select name ,StrLen(name,10) as length from user").show
sc.stop()

2、UDAF:用户自定义聚合函数。

• 实现UDAF函数如果要自定义类要继承UserDefinedAggregateFunction类

 

package com.spark.sparksql.udf_udaf;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.Function;
import org.apache.spark.sql.DataFrame;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.RowFactory;
import org.apache.spark.sql.SQLContext;
import org.apache.spark.sql.expressions.MutableAggregationBuffer;
import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedAggregateFunction;
import org.apache.spark.sql.types.DataType;
import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;
import org.apache.spark.sql.types.StructField;
import org.apache.spark.sql.types.StructType;
/**
 * UDAF 用户自定义聚合函数
 * @author root
 *
 */
public class UDAF {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf();
        conf.setMaster("local").setAppName("udaf");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
        JavaRDD parallelize = sc.parallelize(
                Arrays.asList("zhangsan","lisi","wangwu","zhangsan","zhangsan","lisi"));
        JavaRDD rowRDD = parallelize.map(new Function() {

            /**
             * 
             */
            private static final long serialVersionUID = 1L;

            @Override
            public Row call(String s) throws Exception {
                return RowFactory.create(s);
            }
        });
        
        List fields = new ArrayList();
        fields.add(DataTypes.createStructField("name", DataTypes.StringType, true));
        StructType schema = DataTypes.createStructType(fields);
        DataFrame df = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, schema);
        df.registerTempTable("user");
        /**
         * 注册一个UDAF函数,实现统计相同值得个数
         * 注意：这里可以自定义一个类继承UserDefinedAggregateFunction类也是可以的
         */
        sqlContext.udf().register("StringCount",new UserDefinedAggregateFunction() {
            
            /**
             * 
             */
            private static final long serialVersionUID = 1L;
            
            /**
             * 初始化一个内部的自己定义的值,在Aggregate之前每组数据的初始化结果
             */
            @Override
            public void initialize(MutableAggregationBuffer buffer) {
                buffer.update(0, 0);
            }
            
            /**
             * 更新 可以认为一个一个地将组内的字段值传递进来 实现拼接的逻辑
             * buffer.getInt(0)获取的是上一次聚合后的值
             * 相当于map端的combiner，combiner就是对每一个map task的处理结果进行一次小聚合 
             * 大聚和发生在reduce端.
             * 这里即是:在进行聚合的时候，每当有新的值进来，对分组后的聚合如何进行计算
             */
            @Override
            public void update(MutableAggregationBuffer buffer, Row arg1) {
                buffer.update(0, buffer.getInt(0)+1);
                
            }
            /**
             * 合并 update操作，可能是针对一个分组内的部分数据，在某个节点上发生的 但是可能一个分组内的数据，会分布在多个节点上处理
             * 此时就要用merge操作，将各个节点上分布式拼接好的串，合并起来
             * buffer1.getInt(0) : 大聚合的时候 上一次聚合后的值       
             * buffer2.getInt(0) : 这次计算传入进来的update的结果
             * 这里即是：最后在分布式节点完成后需要进行全局级别的Merge操作
             * 也可以是一个节点里面的多个executor合并
             */
            @Override
            public void merge(MutableAggregationBuffer buffer1, Row buffer2) {
                buffer1.update(0, buffer1.getInt(0) + buffer2.getInt(0));
            }
            /**
             * 在进行聚合操作的时候所要处理的数据的结果的类型
             */
            @Override
            public StructType bufferSchema() {
                return DataTypes.createStructType(Arrays.asList(DataTypes.createStructField("bffer111", DataTypes.IntegerType, true)));
            }
            /**
             * 最后返回一个和DataType的类型要一致的类型，返回UDAF最后的计算结果
             */
            @Override
            public Object evaluate(Row row) {
                return row.getInt(0);
            }
            /**
             * 指定UDAF函数计算后返回的结果类型
             */
            @Override
            public DataType dataType() {
                return DataTypes.IntegerType;
            }
            /**
             * 指定输入字段的字段及类型
             */
            @Override
            public StructType inputSchema() {
                return DataTypes.createStructType(Arrays.asList(DataTypes.createStructField("nameeee", DataTypes.StringType, true)));
            }
            /**
             * 确保一致性 一般用true,用以标记针对给定的一组输入，UDAF是否总是生成相同的结果。
             */
            @Override
            public boolean deterministic() {
                return true;
            }
            
        });
        
        sqlContext.sql("select name ,StringCount(name) as strCount from user group by name").show();
        
        
        sc.stop();
    }
}

 

 

三、开窗函数

 

row_number() 开窗函数是按照某个字段分组，然后取另一字段的前几个的值，相当于 分组取topN

如果SQL语句里面使用到了开窗函数，那么这个SQL语句必须使用HiveContext来执行，HiveContext默认情况下在本地无法创建。

开窗函数格式：

row_number() over (partitin by XXX order by XXX)

package com.spark.sparksql.windowfun;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.sql.DataFrame;
import org.apache.spark.sql.SaveMode;
import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext;

/**是hive的函数，必须在集群中运行。
 * row_number()开窗函数：
 * 主要是按照某个字段分组，然后取另一字段的前几个的值，相当于 分组取topN
 * row_number() over (partition by xxx order by xxx desc) xxx
 * 注意：
 * 如果SQL语句里面使用到了开窗函数，那么这个SQL语句必须使用HiveContext来执行，HiveContext默认情况下在本地无法创建
 * @author root
 *
 */
public class RowNumberWindowFun {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf();
        conf.setAppName("windowfun");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        HiveContext hiveContext = new HiveContext(sc);
        hiveContext.sql("use spark");
        hiveContext.sql("drop table if exists sales");
        hiveContext.sql("create table if not exists sales (riqi string,leibie string,jine Int) "
                + "row format delimited fields terminated by '\t'");
        hiveContext.sql("load data local inpath '/root/test/sales' into table sales");
        /**
         * 开窗函数格式：
         * 【 row_number() over (partition by XXX order by XXX) as rank】//起个别名
         * 注意：rank 从1开始
         */
        /**
         * 以类别分组，按每种类别金额降序排序，显示 【日期，种类，金额】 结果，如：
         * 
         * 1 A 100
         * 2 B 200
         * 3 A 300
         * 4 B 400
         * 5 A 500
         * 6 B 600
         * 排序后：
         * 5 A 500  --rank 1
         * 3 A 300  --rank 2 
         * 1 A 100  --rank 3
         * 6 B 600  --rank 1
         * 4 B 400    --rank 2
         * 2 B 200  --rank 3
         * 
         */
        DataFrame result = hiveContext.sql("select riqi,leibie,jine "
                            + "from ("
                                + "select riqi,leibie,jine,"
                                + "row_number() over (partition by leibie order by jine desc) rank "
                                + "from sales) t "
                        + "where t.rank<=3");
        result.show(100);
        /**
         * 将结果保存到hive表sales_result
         */
        result.write().mode(SaveMode.Overwrite).saveAsTable("sales_result");
        sc.stop();
    }
}

 

可以看到组内有序组间并不是有序的