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【大数据学习 | Spark-SQL】定义UDF和DUAF，UDTF函数

article 2024/12/1 4:39:58

1. UDF函数（用户自定义函数）

一般指的是用户自己定义的单行函数。一进一出，函数接受的是一行中的一个或者多个字段值，返回一个值。比如MySQL中的，日期相关的dateDiff函数，字符串相关的substring函数。

先准备数据：

1.1 导入必要的包

首先，确保导入必要的Spark包：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

1.2 创建SparkSession

创建一个SparkSession对象，这是与Spark交互的入口。

1.3 定义UDF并注册到SparkSQL

定义一个Scala函数，并将其注册为UDF。示例

1.4 使用UDF在SQL查询中：

调用udf的register方法，第一个参数是udf函数的函数名，第二个参数是要注册为UDF的函数。

session.udf.register("all_income",(sal:Int,bonus:Int)=>{
      sal*12 + bonus
    })

1.5 代码：

尽量使用SparkSQL的sql形式的写法，api写法太麻烦了。

object TestUDF{
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val session = SparkSession.builder().master("local[*]").appName("testUDF").getOrCreate()
    import session.implicits._
    val df = session.sparkContext.textFile("D:\\software\\Spark\\SparkProgram1\\atguigu-classes\\data\\a.txt")
      .map(t => {
        val strs = t.split(" ")
        (strs(0), strs(1), strs(2).toInt, strs(3).toInt)
      }).toDF("id", "name", "salary", "bonus")

    session.udf.register("all_income",(sal:Int,bonus:Int)=>{
      sal*12 + bonus
    })

    import org.apache.spark.sql.functions
//    df.withColumn("all",functions.callUDF("all_income",$"salary",$"bonus"))
//      .select("id","name","all")
//      .show()
        df.createTempView("salary")
        session.sql(
          """
            |select id,name,all_income(salary,bonus) all from salary
            |""".stripMargin)
          .show()
  }
}

输出：

2. UDAF（用户自定义的聚合函数）

指的是用户自定义的聚合函数，多进一出，比如MySQL中的，count函数，avg函数。

以学生信息为主进行统计，所有人员的年龄的总和

或者每个性别的年龄的平均值

计算所有人的年龄之和：

package com.atguigu.bigdata.test

import org.apache.spark.sql.{Encoder, Encoders, SparkSession, functions}
import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator

/**
 * ClassName : TestUDAF
 * Package : com.atguigu.bigdata.test
 * Description
 *
 * @Author HeXua
 * @Create 2024/11/29 19:09
 *         Version 1.0
 */
object TestUDAF {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val session = SparkSession.builder().appName("test udaf").master("local[*]").getOrCreate()
    import session.implicits._
    val df = session.sparkContext.textFile("D:\\software\\Spark\\SparkProgram1\\atguigu-classes\\data\\a.txt")
      .map(t => {
        val strs = t.split(" ")
        (strs(0), strs(1), strs(2).toInt, strs(3))
      }).toDF("id", "name", "age", "gender")
    import org.apache.spark.sql.functions._
    // 注册udaf函数
    session.udf.register("mysum",udaf(new MySum))

    df.createTempView("student")
    session.sql(
      """
        |select mysum(age) from student
        |""".stripMargin)
      .show()
  }
}
// udaf的类继承Aggregator抽象类
class MySum extends Aggregator[Int,Int,Int]{
  //初始化
  def zero: Int = 0
  //聚合逻辑
  def reduce(b: Int, a: Int): Int = a+b
  //整体聚合
  def merge(b1: Int, b2: Int): Int = b1+b2
  //最终返回值
  def finish(reduction: Int): Int = reduction
  //累加值的类型
  def bufferEncoder: Encoder[Int] = Encoders.scalaInt
  //输出结果的类型
  def outputEncoder: Encoder[Int] = Encoders.scalaInt
}

定义用户自定义聚合函数时，继承Aggregator类需要指定三个泛型参数。这三个泛型参数分别代表不同的概念。

泛型参数解释：

1. 输入类型（IN）

这是聚合函数的输入类型，即每次调用reduce方法时传入的单个元素的类型。例如你要计算一组整数的平均值，输入类型就是int。

2. 缓冲区类型（BUFFER）

这是聚合函数的中间状态类型，也称为缓冲区类型。

例如你要计算一组整数的平均值，缓冲区可能包含两个字段：总和和计数，因为iBUF可能是一个元组。

3. 输出类型(OUT)

这是聚合函数的最终输出类型，即finish方法返回的类型。例如你要计算平均值，最终输出类型是Double。

方法解释：

zero：初始化缓冲区的值，对于平均值计算，初始化和计数都是0。

reduce：更新缓冲区，每次传入一个新的输入值时，更新总和和计数。

finish：计算最终结果，根据缓冲区中的总和和计数，计算平均值。

bufferEncoder：定义缓冲区类型的编码器，用于序列化和反序列化缓冲区。

outputEncoder：定义最终输出类型的编码器，用于序列化和反序列化输出结果。

计算每个性别的年龄的平均值：

case class AggragateVo(var cnt:Int,var sum:Int)
object MyAvg extends Aggregator[Int,AggragateVo,Double]{
  override def zero: AggragateVo = AggragateVo(0,0)

  override def reduce(b: AggragateVo, a: Int): AggragateVo = {
    b.cnt += 1
    b.sum += a
    b
  }

  override def merge(b1: AggragateVo, b2: AggragateVo): AggragateVo = {
    b1.cnt += b2.cnt
    b1.sum += b2.sum
    b1
  }

  override def finish(reduction: AggragateVo): Double = {
    reduction.sum.toDouble /reduction.cnt
  }

  override def bufferEncoder: Encoder[AggragateVo] = Encoders.product

  override def outputEncoder: Encoder[Double] = Encoders.scalaDouble
}

3. UDTF（用户自定义炸裂函数）

拆分函数，进入的是一行内容出现的结果是多行内容。

spark中并不直接支持UDTF函数。但可以使用hive中的炸裂函数达到效果。

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object TestUDTF {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val session = SparkSession.builder().appName("test udtf").master("local[*]").getOrCreate()
    import session.implicits._
    val df = session.sparkContext.textFile("file:///headless/workspace/spark/data/m.txt")
      .map(t => {
        val strs = t.split(",")
        (strs(0), strs(1), strs(2))
      }).toDF("id", "name", "actors")
    //explode map array
    df.createTempView("movies")
    session.sql(
      """
        |select id,name,actor  from movies lateral view explode(split(actors,'\\|')) t as actor
        |""".stripMargin)
      .createTempView("movies1")

    session.sql(
      """
        |select count(1),actor from movies1 group by actor
        |""".stripMargin)
      .show()

  }
}