【Spark分布式内存计算框架——Spark SQL】13. 自定义UDF函数

news2024/9/21 22:56:39

第七章自定义UDF函数

无论Hive还是SparkSQL分析处理数据时，往往需要使用函数，SparkSQL模块本身自带很多实现公共功能的函数，在org.apache.spark.sql.functions中。SparkSQL与Hive一样支持定义函数：UDF和UDAF，尤其是UDF函数在实际项目中使用最为广泛。

回顾Hive中自定义函数有三种类型：
第一种：UDF（User-Defined-Function）函数

一对一的关系，输入一个值经过函数以后输出一个值；
在Hive中继承UDF类，方法名称为evaluate，返回值不能为void，其实就是实现一个方法；

第二种：UDAF（User-Defined Aggregation Function）聚合函数

多对一的关系，输入多个值输出一个值，通常与groupBy联合使用；

第三种：UDTF（User-Defined Table-Generating Functions）函数

一对多的关系，输入一个值输出多个值（一行变为多行）；
用户自定义生成函数，有点像flatMap；

目前来说Spark 框架各个版本及各种语言对自定义函数的支持：
在这里插入图片描述
在SparkSQL中，目前仅仅支持UDF函数和UDAF函数：

UDF函数：一对一关系；
UDAF函数：聚合函数，通常与group by 分组函数连用，多对一关系；

由于SparkSQL数据分析有两种方式：DSL编程和SQL编程，所以定义UDF函数也有两种方式，不同方式可以在不同分析中使用。

7.1 SQL 中使用

使用SparkSession中udf方法定义和注册函数，在SQL中使用，使用如下方式定义：
在这里插入图片描述
范例演示：将姓名转换为小写，调用String中toLowerCase方法。

// 读取JSON格式数据
val empDF: DataFrame = spark.read.json("datas/resources/employees.json")
/*
root
|-- name: string (nullable = true)
|-- salary: long (nullable = true)
*/
empDF.printSchema()
/*
+-------+------+
|name |salary|
+-------+------+
|Michael|3000 |
|Andy |4500 |
|Justin |3500 |
|Berta |4000 |
+-------+------+
*/
empDF.show(10, truncate = false)
// TODO: 定义UDF函数，在SQL中使用
spark.udf.register(
"lower_name", // 函数名称
(name: String) => name.toLowerCase
)
// 注册DataFrame为临时视图
empDF.createOrReplaceTempView("view_tmp_emp")
spark.sql(
"""
|SELECT name, lower_name(name) AS new_name FROM view_tmp_emp
""".stripMargin)
.show(10, truncate = false)

运行程序结果如下：
在这里插入图片描述

7.2 DSL 中使用

使用org.apache.sql.functions.udf函数定义和注册函数，在DSL中使用，如下方式：
在这里插入图片描述
范例演示：将姓名转换为小写，调用String中toLowerCase方法。

// TODO: 定义UDF函数，在DSL中使用
val lower_udf: UserDefinedFunction = udf(
(name: String) => name.toLowerCase
)
empDF
.select(
$"name", //
lower_udf($"name").as("new_name") //
)
.show(10, truncate = false)

运行结果与上面截图完全一致，在实际项目中依据分析使用自定义UDF函数。自定义UDF函数及使用完整范例演示代码：

import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
/**
* SparkSQL中定义UDF函数，两种方式，需求：将字符串转换为小写字母
*/
object SparkSQLUdf {
def main(args: Array[String]): Unit = {
// 构建SparkSession实例对象
val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
.master("local[4]")
.appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
// TODO: 设置shuffle时分区数目
.config("spark.sql.shuffle.partitions", "4")
.getOrCreate()
// 导入隐式转换
import spark.implicits._
// 导入函数库
import org.apache.spark.sql.functions._
// 读取JSON格式数据
val empDF: DataFrame = spark.read.json("datas/resources/employees.json")
/*
root
|-- name: string (nullable = true)
|-- salary: long (nullable = true)
*/
empDF.printSchema()
/*
+-------+------+
|name |salary|
+-------+------+
|Michael|3000 |
|Andy |4500 |
|Justin |3500 |
|Berta |4000 |
+-------+------+
*/
empDF.show(10, truncate = false)
// TODO: 定义UDF函数，在SQL中使用
spark.udf.register(
"lower_name", // 函数名称
(name: String) => name.toLowerCase
)
// 注册DataFrame为临时视图
empDF.createOrReplaceTempView("view_tmp_emp")
spark.sql(
"""
|SELECT name, lower_name(name) AS new_name FROM view_tmp_emp
""".stripMargin)
.show(10, truncate = false)
println("==================================================")
// TODO: 定义UDF函数，在DSL中使用
val lower_udf: UserDefinedFunction = udf(
(name: String) => name.toLowerCase
)
empDF
.select(
$"name", //
lower_udf($"name").as("new_name") //
)
.show(10, truncate = false)
// 应用结束，关闭资源
spark.stop()
}
}