UDF：一对一的函数【User Defined Functions】

• substr、split、concat、instr、length、from_unixtime

UDAF：多对一的函数【User Defined Aggregation Functions】 聚合函数

• count、sum、max、min、avg、collect_set/list

UDTF：一对多的函数【User Defined Tabular Functions】

• explode、json_tuple【解析JSON格式】、parse_url_tuple【解析URL函数

Spark中支持UDF和UDAF两种，支持直接使用Hive中的UDF、UDAF、UDTF. pyspark中自定义函数的三种写法：

register 

 

import os

from pyspark.sql import SparkSession


def func(line):
    list1 = line.split("/")
    return str(list1[0]) + "斤/" + str(list1[1]) + "cm"


if __name__ == '__main__':
    # 配置环境
    os.environ['JAVA_HOME'] = 'E:/java-configuration/jdk-8'
    # 配置Hadoop的路径，就是前面解压的那个路径
    os.environ['HADOOP_HOME'] = 'E:/applications/bigdata_config/hadoop-3.3.1/hadoop-3.3.1'
    # 配置base环境Python解析器的路径
    os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'C:/Users/35741/miniconda3/python.exe'
    # 配置base环境Python解析器的路径
    os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = 'C:/Users/35741/miniconda3/python.exe'

    spark = SparkSession.builder \
        .master("local[2]") \
        .appName("第一个sparksql案例") \
        .config("spark.sql.shuffle.partitions", 2) \
        .getOrCreate()
    df = spark.read.format("csv").option("sep", "\t").option("header", True) \
        .load("../../resources/input/a.txt")
        
    df.createOrReplaceTempView("a")
    spark.sql("""
    select id,name,concat(split(msg,"/")[0],"斤/",split(msg,"/")[1],"cm") msg from a
    """).show()
    
    # 将编写好的python方法变成spark的sql方法 
    spark.udf.register("sqlfunc", func)

    spark.sql("""
        select id,name,sqlfunc(msg) msg from a
        """).show()

    spark.stop()

udf注册方式定义UDF函数

不常用，只能用于DSL开发中

定义：

UDF变量名 = F.udf(函数的处理逻辑, 返回值类型)

import os

from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql.types import StringType

"""
------------------------------------------
  Description : TODO：
  SourceFile : _04自定义函数
  Author  : 老闫
  Date  : 2024/11/6 星期三
-------------------------------------------
"""
if __name__ == '__main__':
    # 配置环境
    os.environ['JAVA_HOME'] = 'C:/Program Files/Java/jdk1.8.0_241'
    # 配置Hadoop的路径，就是前面解压的那个路径
    os.environ['HADOOP_HOME'] = 'D:/hadoop-3.3.1'
    # 配置base环境Python解析器的路径
    os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = 'C:/ProgramData/Miniconda3/python.exe'  # 配置base环境Python解析器的路径
    os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = 'C:/ProgramData/Miniconda3/python.exe'

    spark = SparkSession.builder.master("local[2]").appName("").config(
        "spark.sql.shuffle.partitions", 2).getOrCreate()

    df = spark.read.format("csv").option("sep","\t").option("header","true").load("../../datas/function/a.txt")
    df.createOrReplaceTempView("a")

    # 第二种方案：使用自定义函数
    def myfunc(msg):
        return msg.split("/")[0]+"斤/"+msg.split("/")[1]+"cm"


    myfunc2= F.udf(myfunc, returnType=StringType())

    # 假如自定义函数使用了register 的方式，不仅sql可以使用，DSL语法也可以使用
    df.select(F.col("id"),F.col("name"),myfunc2(F.col("msg")).alias("msgg")).show()

    spark.stop()