UDF:User Defined Function。顾名思义,用户自定义函数。我们在之前看过spark内置函数,我们也可以自己定义函数,然后在sql语句里来使用。
UDAF:User Defined Aggregate Function。用户自定义聚合函数。
UDF案例:截取字符串长度的函数
代码实现如下:
package sql
import org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructField, StructType}
import org.apache.spark.sql.{Row, SQLContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object UDF {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf()
.setMaster("local")
.setAppName("UDF")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sc)
// 构造模拟数据
val names = Array("Leo", "Marry", "Jack", "Tom")
val namesRDD = sc.parallelize(names, 5)
val namesRowRDD = namesRDD.map{name=>Row(name)}
val structType = StructType(Array(StructField("name",StringType,true)))
val namesDF = sqlContext.createDataFrame(namesRowRDD,structType)
// 注册一张names表
namesDF.registerTempTable("names")
sqlContext.udf.register("strLen",(str:String)=>str.length())
// 使用自定义函数
sqlContext.sql("select name,strLen(name) from names")
.collect()
.foreach(println)
}
}
以上代码第22行中开始定义和注册自定义函数:
定义函数:自己写匿名函数
注册函数:SQLContext.udf.register()
运行代码,输出结果如下:
[Leo,3]
[Marry,5]
[Jack,4]
[Tom,3]
UDAF案例:统计每个字符串出现的次数
上面讲解了UDF,其实更多的是针对单行输入,返回一个输出,这里的UDAF,顾名思义,用户自定义聚合函数,UDAF则可以针对多行输入,进行聚合计算,返回一个输出,功能更加强大,下面我们来看看如何开发UDAF自定义函数
首先我们编码统计一个字符串出现的次数,编写一个类StringCount,虽然这个功能很简单,但是我们用它讲解一下如何实现UserDefinedAggregateFunction,StringCount类的实现如下:
package cn.spark.study.sql
import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedAggregateFunction
import org.apache.spark.sql.types.StructType
import org.apache.spark.sql.types.DataType
import org.apache.spark.sql.expressions.MutableAggregationBuffer
import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.types.StructField
import org.apache.spark.sql.types.StringType
import org.apache.spark.sql.types.IntegerType
/**
* @author Administrator
*/
class StringCount extends UserDefinedAggregateFunction {
// inputSchema,指的是,输入数据的类型
def inputSchema: StructType = {
StructType(Array(StructField("str", StringType, true)))
}
// bufferSchema,指的是,中间进行聚合时,所处理的数据的类型
def bufferSchema: StructType = {
StructType(Array(StructField("count", IntegerType, true)))
}
// dataType,指的是,函数返回值的类型
def dataType: DataType = {
IntegerType
}
def deterministic: Boolean = {
true
}
// 为每个分组的数据执行初始化操作
def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {
buffer(0) = 0
}
// 指的是,每个分组,有新的值进来的时候,如何进行分组对应的聚合值的计算
def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {
buffer(0) = buffer.getAs[Int](0) + 1
}
// 由于Spark是分布式的,所以一个分组的数据,可能会在不同的节点上进行局部聚合,就是update
// 但是,最后一个分组,在各个节点上的聚合值,要进行merge,也就是合并
def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = {
buffer1(0) = buffer1.getAs[Int](0) + buffer2.getAs[Int](0)
}
// 指的是,一个分组的聚合值,如何通过中间的缓存聚合值,最后返回一个最终的聚合值
def evaluate(buffer: Row): Any = {
buffer.getAs[Int](0)
}
}
我们发现,继承了UserDefinedAggregateFunction这个类后,就会有很多要实现的方法,以上代码方法已经实现,且每个方法的注释在代码中已经有所标注。
每个重写方法的大概作用如下:
initialize方法:我们的分组数据,每一条数据都会执行初始化操作,我们初始化的时候,把对应的count设置为0就可以了。
update方法:后面每一个分组发现一条数据,就会调用一次update,把数据传过来,input即为传来的值,buffer为之前缓存的值。然后每传来一条,就将之前的缓存值累加一次。
merge方法:一个分组可能会分布在不同节点上,最后要对不同节点上分组的聚合值进行merge合并
evaluate方法:最后我们之前merge合并的都是之前的缓存,我们最后要通过缓存值返回一个最终的聚合值
至此,我们的StringCount类编写完成,接下来,我们开始编写UDAF来应用我们的类:
UDAF.scala:
package sql
import org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructField, StructType}
import org.apache.spark.sql.{Row, SQLContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object UDAF {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf()
.setMaster("local")
.setAppName("UDAF")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sc)
// 构造模拟数据
val names = Array("Leo", "Marry", "Jack", "Tom", "Tom", "Tom", "Leo")
val namesRDD = sc.parallelize(names, 5)
val namesRowRDD = namesRDD.map{name=>Row(name)}
val structType = StructType(Array(StructField("name",StringType,true)))
val namesDF = sqlContext.createDataFrame(namesRowRDD,structType)
// 注册一张names表
namesDF.registerTempTable("names")
sqlContext.udf.register("strCount",new StringCount)
// 使用自定义函数
sqlContext.sql("select name,strCount(name) from names group by name")
.collect()
.foreach(println)
}
}
运行代码,输出结果如下:
[Jack,1]
[Tom,3]
[Leo,2]
[Marry,1]
从结果可以看出,已经成功统计出每个字符串的次数,至此,我们的UDAF开发完成。