5.1 如何使用窗口函数
回顾:
窗口函数格式:
分析函数 over(partition by xxx order by xxx [asc|desc] [rows between xxx and xxx])
学习的相关分析函数有那些?
第一类: row_number() rank() dense_rank() ntile()
第二类: 和聚合函数组合使用 sum() avg() max() min() count()
第三类: lag() lead() first_value() last_value()
如何在Spark SQL中使用呢?
- SQL中: 与HIVE中应用基本没啥区别, 更多关注的是DSL写法
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql import Window as win
import os
# 锁定远端环境, 确保环境统一
os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
if __name__ == '__main__':
print("演示: 如何在Spark SQL中使用窗口函数...")
# 1- 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName('df_write').master('local[*]').getOrCreate()
# 2-读取外部文件的数据
df = spark.read.csv(
path='file:///export/data/workspace/ky06_pyspark/_03_SparkSql/data/pv.csv',
header=True,
inferSchema=True
)
df.createTempView('t1')
# 3- 执行相关的操作
# 需要: 统计每个cookie中, pv数量排名前二内容是哪些? (分组TOPN 问题)
# SQL
spark.sql("""
with t2 as(
select
*,
row_number() over (partition by cookieid order by pv desc) as rank1
from t1
)
select * from t2 where rank1 <=2
""").show()
# DSL:
df.select(
'*',
F.row_number().over(win.partitionBy('cookieid').orderBy(F.desc('pv'))).alias('rank1')
).where('rank1 <= 2').show()
2 SQL函数的分类说明
整个SQL函数, 主要是分为以下三大类:
- UDF函数: 用户自定义函数
- 表示: 一进一出
- 整个函数中, 大多数的函数都是属于一进一出的函数: split() substr()
- UDAF函数: 用户自定义聚合函数
- 表示: 多进一出
- 例如: sum() avg() count() ….
- UDTF函数: 用户自定义表生成函数
- 表示: 一进多出
- 指的: 进去一行数据, 最终产生多行 或者多列的数据
- 例如: explode
在SQL中提供的内置函数, 都是属于以上三类中某一类函数
思考: 提供了那么多的函数, 为啥还需要自定义函数呢?
扩充函数. 在实际使用中, 并不能保证所有的操作可能用的函数都已经提前的内置好, 尤其是很多具有特殊业务处理功能, 其实并没有相对应函数 , 提供的函数更多是以公共的功能为主函数, 此时需要进行自定义, 从而扩充新的功能
在Spark SQL中, 对于自定义函数, 原生支持的粒度并不是特别好, 目前原生的PY方案仅支持自定义UDF函数, 无法自定义UDAF函数和UDTF函数, 在1.6版本之后, Java 和scala语言支持了自定义UDAF函数,但是Python并不支持,Spark官方提供了解决的方案: 基于pandas来自定义UDF 和 UDAF函数. 但是对于UDTF函数, Spark是不支持自定义,但是Spark支持HIVE的函数定义, 所以可以通过HIVE自定义函数来解决
虽然Python支持自定义UDF函数, 但是其效率并不是特别的高效, 因为在使用的时候, 传递一行处理一行, 返回一行的操作, 这样会带来非常大的序列化开销问题, 以及网络开销问题, 导致原生UDF函数效率不好
早期解决方案: 基于 scala/Java来编写自定义UDF函数, 然后基于Python使用即可
目前主要解决方案: 引入Arrow框架, 可以基于内存来完成数据传输工作, 可以大大降低了序列化开销问题, 提供传输的效率, 解决了原生问题, 同时还可以基于pandas的自定义函数, 利用pandas函数优势, 完成各种处理操作
所以后期主推的方案: 基于pandas 自定义函数, 然后底层基于arrow完成数据传输工作
3 Spark SQL原生自定义函数
如何自定义原生函数流程(非常重要):
第一步: 在Python中创建一个python的函数, 在这个函数中书写自定义函数的功能逻辑代码即可
第二步: 将Python函数注册到Spark SQL中, 成为Spark SQL的函数
注册方式一: udf对象 = sparkSession.udf.register(参数1,参数2,参数3)
参数1: UDF函数的名称, 此名称用于后续在SQL语法中使用 , 可以任意定义名称, 但是要符合定义名称规范
参数2: python函数的名称, 表示将哪个python的函数注册为Spark SQL的函数
参数3: 返回值的类型, 用于表示当前这个Python的函数返回的类型对应的Spark SQL的数据类型
udf对象: 此对象主要是用于DSL中
注册方式二: udf对象 = F.udf(参数1,参数2)
参数1: python函数的名称, 表示将哪个python的函数注册为Spark SQL的函数
参数2: 返回值的类型, 用于表示当前这个Python的函数返回的类型对应的Spark SQL的数据类型
udf对象: 此对象主要是用于DSL中
说明: 此种方式还支持语法糖写法: @F.udf(returnType=返回值类型) 需要放置到对应函数上面
第三步: 在Spark SQL的DSL/SQL中进行使用即可
演示操作: 请自定义一个函数, 完成对数据统一添加一个后缀名的操作
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import *
import pyspark.sql.functions as F
import os
# 锁定远端环境, 确保环境统一
os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
if __name__ == '__main__':
print("演示原生的自定义函数:")
# 1- 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName('df_write').master('local[*]').getOrCreate()
# 2- 初始化一些数据
df = spark.createDataFrame(
data=[(1,'张三','北京'),(2,'李四','上海'),(3,'王五','广州'),(4,'赵六','深圳'),(5,'田七','杭州')],
schema='id int,name string,address string'
)
df.createTempView('t1')
# 3- 执行相关的操作:
# 请自定义一个函数, 完成对数据统一添加一个后缀名的操作
# 3.1 定义一个Python的函数, 接收一个数据, 给数据添加一个后缀返回
@F.udf(returnType=StringType())
def add_post(data):
return data+'_boxuegu'
# 3.2 对函数进行注册操作
# 注册方式一
# 当采用注解方式注册函数的使用, 如果依然想在SQL中使用, 可以再次使用方式一注册,但是不需要设置返回值类型了
spark.udf.register('add_post_sql',add_post)
# 注册方式二: 还有一种语法糖模式
#add_post_dsl = F.udf(add_post,StringType())
# 3.3 使用自定义函数
# SQL
spark.sql("""
select
*,
add_post_sql(address) as r1
from t1
""").show()
# DSL
df.select(
'*',
add_post('address').alias('r1')
).show()
演示操作: 自定义一个函数, 让其返回值的类型为字典 列表 元组
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import *
import pyspark.sql.functions as F
import os
# 锁定远端环境, 确保环境统一
os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
if __name__ == '__main__':
print("演示原生的自定义函数:")
# 1- 创建SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName('df_write').master('local[*]').getOrCreate()
# 2- 初始化一些数据
df = spark.createDataFrame(
data=[(1,'张三 北京'),(2,'李四 上海'),(3,'王五 广州'),(4,'赵六 深圳'),(5,'田七 杭州')],
schema='id int,name_address string'
)
df.createTempView('t1')
# 3- 执行相关的操作:
# 需求: 自定义一个函数, 将姓名和地址拆分开
schema = StructType().add('name',StringType()).add('address',StringType())
@F.udf(returnType=schema)
def split_data(data):
res = data.split(' ')
#return [res[0],res[1]]
#return (res[0], res[1])
return {'name':res[0],'address':res[1]}
# 使用字典返回, key值 必须和schema中定义字段名称保持一致
# 注册函数
spark.udf.register('split_data',split_data)
# 使用函数
# SQL
df1 = spark.sql("""
select
*,
split_data(name_address)['name'] as name,
split_data(name_address)['address'] as address
from t1
""")
df1.printSchema()
df1.show()
# DSL
df.select(
'*',
split_data('name_address')['name'].alias('name'),
split_data('name_address')['address'].alias('address')
).show()
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