以后 为了操作的便利性, 把逻辑都包装成 udf ,udaf .
写一个 包装接口, 对一份数据的操作 ,
直接 在 repl 给 hdfs 加上 meta desc
在 repl 直接 写 sql . 出来的结果,直接拿 save .
可以积累 业务逻辑。 重用
import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.expressions.{MutableAggregationBuffer, UserDefinedAggregateFunction}
import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
import yunzhi.utils._
object wordCount {
def main(args: Array[String]) {
val spark = SparkSession
.builder()
.appName("Spark SQL Data Soures Example")
.config("spark.some.config.option", "some-value")
.getOrCreate()
val data = spark.sparkContext.textFile("testdata/c01/wc.txt") //读取文件
.flatMap(_.split(" "))
.map((_, 10))
data.cache()
// Rdd
data.reduceByKey(_ + _)
.collect()
.foreach(println) //word计数
// sql rdd => DataFrame 要加入implicits 转换
import spark.implicits._
val dataDF = data.toDF()
dataDF.createOrReplaceTempView("dataDF")
spark.sql("SELECT _1,sum(_2) as cnt FROM dataDF group by _1").show()
// register UDF
spark.sqlContext.udf.register("strLen", (s: String) => s.length())
spark.sql("SELECT strLen(_1),sum(_2) as cnt FROM dataDF group by _1").show()
//register UDAF wordCountUDAF(String)
spark.sqlContext.udf.register("wordCountUDAF", new wordCountUDAF)
spark.sql("SELECT strLen(_1),wordCountUDAF(_1) as cnt FROM dataDF group by _1").show()
//register UDAF sum(Int)
spark.sqlContext.udf.register("IntSumUDAF", new IntSumUDAF)
spark.sql("SELECT _1,wordCountUDAF(_1) as countcnt , IntSumUDAF(_2) as sumcnt FROM dataDF group by _1").show()
}
}
package yunzhi.utils
import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.expressions.{MutableAggregationBuffer, UserDefinedAggregateFunction}
import org.apache.spark.sql.types._
/**
* Created by l on 16-10-13.
*/
class UDAFUtil {
}
class wordCountUDAF extends UserDefinedAggregateFunction{ //ctrl+I实现复写方法
/**
* 该方法指定具体输入数据的类型 Array 类型可以输入 多个参数,定义多个 StructField , Array 格式 ,由于 sql 中,可能传入,多个列, 在 udaf 中 都是数组.
* @return
*/
override def inputSchema: StructType = StructType(Array(StructField("input", StringType, true),StructField("input", StringType, true)))
/**
* 在进行聚合操作的时候要处理的数据的结果的类型 Array 可以定义多个 StructField Array 格式
* @return
*/
override def bufferSchema: StructType = StructType(Array(StructField("count", IntegerType, true)))
/**
* 指定UDAF函数计算后返回的结果类型
* @return
*/
override def dataType: DataType = IntegerType
override def deterministic: Boolean = true
/**
* 在Aggregate之前每组数据的初始化结果
* @param buffer
*/
override def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {buffer(0)=0}
/**
* 在进行聚合的时候有新的值进来,对分组后的聚合如何进行计算
* 本地的聚合操作,相当于Hadoop MapReduce模型中的Combiner(这里的Row跟DataFrame的Row无关) worker 里面先计算
* @param buffer
* @param input
*/
override def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {
buffer(0) = buffer.getAs[Int](0) + 1
}
/**
* 最后在分布式节点进行Local Reduce完成后需要进行全局级别的Merge操作 worker 之前的 计算
* @param buffer1
* @param buffer2
*/
override def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = {
buffer1(0) = buffer1.getAs[Int](0) + buffer2.getAs[Int](0)
}
/**
* 返回UDAF最后的计算结果
* @param buffer
* @return
*/
override def evaluate(buffer: Row): Any = buffer.getAs[Int](0)
}
// 和 aggrerate 函数的参数的行为 很类似 . initialize update merge ......
class IntSumUDAF extends UserDefinedAggregateFunction{ //ctrl+I实现复写方法
/**
* 该方法指定具体输入数据的类型
* @return
*/
override def inputSchema: StructType = StructType(Array(StructField("input", IntegerType, true)))
/**
* 在进行聚合操作的时候要处理的数据的结果的类型
* @return
*/
override def bufferSchema: StructType = StructType(Array(StructField("count", IntegerType, true)))
/**
* 指定UDAF函数计算后返回的结果类型
* @return
*/
override def dataType: DataType = IntegerType
override def deterministic: Boolean = true
/**
* 在Aggregate之前每组数据的初始化结果
* @param buffer
*/
override def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {buffer(0)=0}
/**
* 在进行聚合的时候有新的值进来,对分组后的聚合如何进行计算
* 本地的聚合操作,相当于Hadoop MapReduce模型中的Combiner(这里的Row跟DataFrame的Row无关) worker 里面先计算
* @param buffer
* @param input
*/
override def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {
buffer(0) = buffer.getAs[Int](0) + input.getAs[Int](0)
}
/**
* 最后在分布式节点进行Local Reduce完成后需要进行全局级别的Merge操作 worker 之前的 计算
* @param buffer1
* @param buffer2
*/
override def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = {
buffer1(0) = buffer1.getAs[Int](0) + buffer2.getAs[Int](0)
}
/**
* 返回UDAF最后的计算结果
* @param buffer
* @return
*/
override def evaluate(buffer: Row): Any = buffer.getAs[Int](0)
}