一、前述
SparkSQL中的UDF相当于是1进1出，UDAF相当于是多进一出，类似于聚合函数。
开窗函数一般分组取topn时常用。
二、UDF和UDAF函数
1、UDF函数
java代码：
SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setMaster("local"); conf.setAppName("udf"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc); JavaRDD<String> parallelize = sc.parallelize(Arrays.asList("zhansan","lisi","wangwu")); JavaRDD<Row> rowRDD = parallelize.map(new Function<String, Row>() { /** * */ private static final long serialVersionUID = 1L; @Override public Row call(String s) throws Exception { return RowFactory.create(s); } }); List<StructField> fields = new ArrayList<StructField>(); fields.add(DataTypes.createStructField("name", DataTypes.StringType,true)); StructType schema = DataTypes.createStructType(fields); DataFrame df = sqlContext.createDataFrame(rowRDD,schema); df.registerTempTable("user"); /** * 根据UDF函数参数的个数来决定是实现哪一个UDF UDF1，UDF2。。。。UDF1xxx */ sqlContext.udf().register("StrLen", new UDF1<String,Integer>() { /** * */ private static final long serialVersionUID = 1L; @Override public Integer call(String t1) throws Exception { return t1.length(); } }, DataTypes.IntegerType); sqlContext.sql("select name ,StrLen(name) as length from user").show(); //sqlContext.udf().register("StrLen",new UDF2<String, Integer, Integer>() { // // /** // * // */ // private static final long serialVersionUID = 1L; // // @Override // public Integer call(String t1, Integer t2) throws Exception { //return t1.length()+t2; // } //} ,DataTypes.IntegerType ); //sqlContext.sql("select name ,StrLen(name,10) as length from user").show(); sc.stop();
这些参数需要对应，UDF2就是表示传两个参数，UDF3就是传三个参数。
scala代码：
val conf = new SparkConf()
conf.setMaster("local").setAppName("udf")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sc);
val rdd = sc.makeRDD(Array("zhansan","lisi","wangwu"))
val rowRDD = rdd.map { x => {
RowFactory.create(x)
} }
val schema = DataTypes.createStructType(Array(StructField("name",StringType,true)))
val df = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, schema)
df.registerTempTable("user")
//sqlContext.udf.register("StrLen",(s : String)=>{s.length()})
//sqlContext.sql("select name ,StrLen(name) as length from user").show
sqlContext.udf.register("StrLen",(s : String,i:Int)=>{s.length()+i})
sqlContext.sql("select name ,StrLen(name,10) as length from user").show
sc.stop()
2、UDAF:用户自定义聚合函数。
- 实现UDAF函数如果要自定义类要继承UserDefinedAggregateFunction类
package com.spark.sparksql.udf_udaf; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.function.Function; import org.apache.spark.sql.DataFrame; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.RowFactory; import org.apache.spark.sql.SQLContext; import org.apache.spark.sql.expressions.MutableAggregationBuffer; import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedAggregateFunction; import org.apache.spark.sql.types.DataType; import org.apache.spark.sql.types.DataTypes; import org.apache.spark.sql.types.StructField; import org.apache.spark.sql.types.StructType; /** * UDAF 用户自定义聚合函数 * @author root * */ public class UDAF { public static void main(String[] args) { SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setMaster("local").setAppName("udaf"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc); JavaRDD<String> parallelize = sc.parallelize( Arrays.asList("zhangsan","lisi","wangwu","zhangsan","zhangsan","lisi")); JavaRDD<Row> rowRDD = parallelize.map(new Function<String, Row>() { /** * */ private static final long serialVersionUID = 1L; @Override public Row call(String s) throws Exception { return RowFactory.create(s); } }); List<StructField> fields = new ArrayList<StructField>(); fields.add(DataTypes.createStructField("name", DataTypes.StringType, true)); StructType schema = DataTypes.createStructType(fields); DataFrame df = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, schema); df.registerTempTable("user"); /** * 注册一个UDAF函数,实现统计相同值得个数 * 注意：这里可以自定义一个类继承UserDefinedAggregateFunction类也是可以的 */ sqlContext.udf().register("StringCount",new UserDefinedAggregateFunction() { /** * */ private static final long serialVersionUID = 1L; /** * 初始化一个内部的自己定义的值,在Aggregate之前每组数据的初始化结果 */ @Override public void initialize(MutableAggregationBuffer buffer) { buffer.update(0, 0); } /** * 更新 可以认为一个一个地将组内的字段值传递进来 实现拼接的逻辑 * buffer.getInt(0)获取的是上一次聚合后的值 * 相当于map端的combiner，combiner就是对每一个map task的处理结果进行一次小聚合 * 大聚和发生在reduce端. * 这里即是: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 */ @Override public void update(MutableAggregationBuffer buffer, Row arg1) { buffer.update(0, buffer.getInt(0)+1); } /** * 合并 update操作，可能是针对一个分组内的部分数据，在某个节点上发生的 但是可能一个分组内的数据，会分布在多个节点上处理 * 此时就要用merge操作，将各个节点上分布式拼接好的串，合并起来 * buffer1.getInt(0) : 大聚合的时候 上一次聚合后的值 * buffer2.getInt(0) : 这次计算传入进来的update的结果 * 这里即是：最后在分布式节点完成后需要进行全局级别的Merge操作 * 也可以是一个节点里面的多个executor合并 */ @Override public void merge(MutableAggregationBuffer buffer1, Row buffer2) { buffer1.update(0, buffer1.getInt(0) + buffer2.getInt(0)); } /** * 在进行聚合操作的时候所要处理的数据的结果的类型 */ @Override public StructType bufferSchema() { return DataTypes.createStructType(Arrays.asList(DataTypes.createStructField("bffer111", DataTypes.IntegerType, true))); } /** * 最后返回一个和DataType的类型要一致的类型，返回UDAF最后的计算结果 */ @Override public Object evaluate(Row row) { return row.getInt(0); } /** * 指定UDAF函数计算后返回的结果类型 */ @Override public DataType dataType() { return DataTypes.IntegerType; } /** * 指定输入字段的字段及类型 */ @Override public StructType inputSchema() { return DataTypes.createStructType(Arrays.asList(DataTypes.createStructField("nameeee", DataTypes.StringType, true))); } /** * 确保一致性 一般用true,用以标记针对给定的一组输入，UDAF是否总是生成相同的结果。 */ @Override public boolean deterministic() { return true; } }); sqlContext.sql("select name ,StringCount(name) as strCount from user group by name").show(); sc.stop(); } }
三、开窗函数
row_number() 开窗函数是按照某个字段分组，然后取另一字段的前几个的值，相当于 分组取topN
如果SQL语句里面使用到了开窗函数，那么这个SQL语句必须使用HiveContext来执行，HiveContext默认情况下在本地无法创建。
开窗函数格式：
row_number() over (partitin by XXX order by XXX)
package com.spark.sparksql.windowfun; import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.sql.DataFrame; import org.apache.spark.sql.SaveMode; import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext; /**是hive的函数，必须在集群中运行。 * row_number()开窗函数： * 主要是按照某个字段分组，然后取另一字段的前几个的值，相当于 分组取topN * row_number() over (partition by xxx order by xxx desc) xxx * 注意： * 如果SQL语句里面使用到了开窗函数，那么这个SQL语句必须使用HiveContext来执行，HiveContext默认情况下在本地无法创建 * @author root * */ public class RowNumberWindowFun { public static void main(String[] args) { SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setAppName("windowfun"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); HiveContext hiveContext = new HiveContext(sc); hiveContext.sql("use spark"); hiveContext.sql("drop table if exists sales"); hiveContext.sql("create table if not exists sales (riqi string,leibie string,jine Int) " + "row format delimited fields terminated by ‘\t‘"); hiveContext.sql("load data local inpath ‘/root/test/sales‘ into table sales"); /** * 开窗函数格式： * 【 row_number() over (partition by XXX order by XXX) as rank】//起个别名 * 注意：rank 从1开始 */ /** * 以类别分组，按每种类别金额降序排序，显示 【日期，种类，金额】 结果，如： * * 1 A 100 * 2 B 200 * 3 A 300 * 4 B 400 * 5 A 500 * 6 B 600 * 排序后： * 5 A 500 --rank 1 * 3 A 300 --rank 2 * 1 A 100 --rank 3 * 6 B 600 --rank 1 * 4 B 400 --rank 2 * 2 B 200 --rank 3 * */ DataFrame result = hiveContext.sql("select riqi,leibie,jine " + "from (" + "select riqi,leibie,jine," + "row_number() over (partition by leibie order by jine desc) rank " + "from sales) t " + "where t.rank<=3"); result.show(100); /** * 将结果保存到hive表sales_result */ result.write().mode(SaveMode.Overwrite).saveAsTable("sales_result"); sc.stop(); } }
可以看到组内有序组间并不是有序的
