Spark Sql的UDF和UDAF函数

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Spark Sql提供了丰富的内置函数供猿友们使用，辣为何还要用户自定义函数呢？实际的业务场景可能很复杂，内置函数hold不住，所以spark sql提供了可扩展的内置函数接口：哥们，你的业务太变态了，我满足不了你，自己按照我的规范去定义一个sql函数，该怎么折腾就怎么折腾！

这里还是先以Scala实现一个简单的hello world级别的小样为例，来体验udf与udaf的使用好了。

问题

将如下数组：

val bigData = Array("Spark","Hadoop","Flink","Spark","Hadoop","Flink",
"Spark","Hadoop","Flink","Spark","Hadoop","Flink")

中的字符分组聚合并计算出每个字符的长度及字符出现的个数。正常结果
如下：

注：‘spark’ 这个字符的长度为5 ，共出现了4次。

分析

自定义个一个求字符串长度的函数
自定义的sql函数，与scala中的普通函数一样，只不过在使用上前者需要先在sqlContext中进行注册。
自定义一个聚合函数
按照字符串名称分组后，调用自定义的聚合函数实现累加。
啊，好抽象，直接看代码吧！

代码

package com.hand.datasafeimport org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{Row, SQLContext, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.types.StructType
import org.apache.spark.sql.types.StructField
import org.apache.spark.sql.types.StringType/**
* Spark SQL UDAF：user defined aggregation function
* UDF: 函数的输入是一条具体的数据记录，实现上讲就是普通的scala函数-只不过需要注册
* UDAF：用户自定义的聚合函数，函数本身作用于数据集合，能够在具体操作的基础上进行自定义操作
*/
object SparkSQLUDF { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder().appName("datasafe").master("local").getOrCreate() val bigData = Array("Spark", "Hadoop", "Flink", "Spark", "Hadoop", "Flink", "Spark", "Hadoop", "Flink", "Spark", "Hadoop", "Flink")
val bigDataRDD = spark.sparkContext.parallelize(bigData) val bigDataRowRDD: RDD[Row] = bigDataRDD.map(line => Row(line))
val structType = StructType(Array(StructField("name", StringType, true)))
val bigDataDF = spark.createDataFrame(bigDataRowRDD, structType)
bigDataDF.printSchema()
bigDataDF.createTempView("bigDataTable") /*
* 通过saprk注册UDF，在scala2.1.x版本UDF函数最多可以接受22个输入参数
*/
spark.udf.register("computeLength", (input: String) => input.length)
spark.sql("select name,computeLength(name) as length from bigDataTable").show //while(true){} spark.udf.register("wordCount", new MyUDAF)
spark.sql("select name,wordCount(name) as count,computeLength(name) as length from bigDataTable group by name ").show
spark.sql("select name,wordCount(name) as count,computeLength(name) as length from bigDataTable group by name ").printSchema() }
}

package com.hand.datasafeimport org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.expressions.{MutableAggregationBuffer, UserDefinedAggregateFunction}
import org.apache.spark.sql.types._/**
* 用户自定义函数
*/
class MyUDAF extends UserDefinedAggregateFunction
{
/**
* 指定具体的输入数据的类型
* 自段名称随意：Users can choose names to identify the input arguments - 这里可以是“name”，或者其他任意串
*/
override def inputSchema:StructType = StructType(Array(StructField("name",StringType,true))) /**
* 在进行聚合操作的时候所要处理的数据的中间结果类型
*/
override def bufferSchema:StructType = StructType(Array(StructField("count",IntegerType,true))) /**
* 返回类型
*/
override def dataType:DataType = IntegerType /**
* whether given the same input,
* always return the same output
* true: yes
*/
override def deterministic:Boolean = true /**
* Initializes the given aggregation buffer
*/
override def initialize(buffer:MutableAggregationBuffer):Unit = {buffer()=} /**
* 在进行聚合的时候，每当有新的值进来，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
*/
override def update(buffer:MutableAggregationBuffer,input:Row):Unit={
buffer() = buffer.getInt()+
} /**
* 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
*/
override def merge(buffer1:MutableAggregationBuffer,buffer2:Row):Unit={
buffer1() = buffer1.getInt()+buffer2.getInt()
} /**
* 返回UDAF最后的计算结果
*/
override def evaluate(buffer:Row):Any = buffer.getInt()
}

总结

呼叫spark大神升级udaf实现
为了自己实现一个sql聚合函数，我需要继承UserDefinedAggregateFunction并实现8个抽象方法！8个方法啊！what’s a disaster ! 然而，要想在sql中完成符合特定业务场景的聚合类（a = aggregation）功能,就得udaf。
怎么理解MutableAggregationBuffer呢？就是存储中间结果的，聚合就意味着多条记录的累加等操作。