Spark 自定义UDF函数

最新推荐文章于 2025-05-14 09:03:50 发布
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分类专栏： spark 入门到精通 文章标签： Spark 自定义UDF函数 Spark UDF函数
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/congge_study/article/details/124537712
当Spark内置的UDF不满足业务需求时，可以通过自定义UDF来实现个性化操作。本文介绍了三种自定义UDF的方式：通过RDD，累加器和UDAF弱类型，并详细阐述了每种方式的实现过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

前言

用户可以通过 spark.udf 功能添加自定义函数，实现自定义功能

案例需求

我们期望在查询的语句里面，对某些字段的结果拼接特定的前缀 
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession}

object SparkSQL_UDF1 {


  def main(args: Array[String]): Unit = {

    // TODO 创建SparkSQL的运行环境
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL")
    val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()
    import spark.implicits._

    val df = spark.read.json("E:\\code-self\\spi\\datas\\use
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Spark自定义UDF 自定义函数
Learning
12-03 289
本文包含 Python 用户定义函数 (UDF) 示例。 它展示了如何注册 UDF、如何调用 UDF 以及有关 Spark SQL 中子表达式的计算顺序的注意事项。
SparkSQL系列-7、自定义UDF函数？
不积跬步无以至千里，不积小流无以成江河
08-22 2091
SparkSQL系列- 自定义UDF函数
spark 用户自定义函数UDF
hyj
08-04 3054
一、说明 在Spark中，自定义函数可以分为两种UDF和UDAF(这里只演示UDF)。 UDF(User-Defined-Function)，即最基本的自定义函数。类似 lit、sqrt之类的函数，是对每一条数据处理。输入和输出是一对一的关系。 UDAF（User- Defined Aggregation Funcation），用户自定义聚合函数。类似sum、count之类的函数，是对数据按一定规则分组之后的聚合处理。输入和输出是多对一的关系。 自定义函数的写法有两种，一种需要注册，一种不需要注册.
Spark 的自定义函数（UDF）
最新发布
2401_88311429的博客
05-14 183
Spark 支持用户自定义函数（UDF），允许开发人员根据业务需求编写特定的计算逻辑。UDF 可以在 SQL 语句或 DataFrame/Dataset API 中使用，扩展 Spark 的功能。例如，编写一个 UDF 函数将日期字符串转换为特定格式，或实现自定义的文本处理逻辑。通过注册 UDF 函数，可在 Spark 应用中重复使用自定义的计算逻辑，提高代码的复用性和灵活性。但需注意，UDF 函数的性能可能低于内置函数，使用时需进行性能评估和优化。
SparkSQL自定义UDF函数
Nice的博客
07-11 507
SparkUDF1.创建SparkSession2. 使用sc的方式读取数据3.直接读取数据4.自定义函数实现功能5.使用自定义函数 1.创建SparkSession val spark = SparkSession.builder() .master("local[2]") .appName("UDFApp") .getOrCreate() 2. 使用sc的...
spark自定义UDF
大怀特的博客
10-11 598
自定义udf都是大同小异 udf返回Array udf可以直接返回null只需返回值为null 不可变的 val s1 = Set("a","b","c") s1 ++: "a" 反回结果类型为Set<any>; 如果需要则要用s1 ++: Set("a") udf 返回Array 需要 XXX.toSeq() spark.udf.register("COMBINE_KEYWORD", (goodsName: String, keywords: Strin
Spark自定义函数 UDF UDAF
q2842360795的博客
10-27 650
Spark 自定义函数UDF UDAF 步骤：自定义函数，再注册 案例演示 UDF package com.qf.sql.day03 import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession} object _05TestUDF1 { def main(args: Array[String]): Unit = { val spark = SparkSession.builder().master("local[*]").appNam
Spark自定义函数UDF
优快云 精品推荐
09-02 164
有些时候我们一些需求无法通过系统内置函数完成，我们需要将我们的实现逻辑封装成函数进行调用，在MySQL或者Hive中都可以实现，其实在Spark中也是可以的。下面我们举个例子，我们有个DataFrame，我们想将Fruit这一列的值前面加个前缀Fruit该函数接收一个参数，然后返回值是在该值的前面加上Fruit效果和上面是一样的。
Spark：自定义 udf
ihooger的博客
08-02 661
Spark SQL 中提供的很多函数可以满足大部分的需求，但有时也需要根据需求自定义函数。项目中有一个需求是，判断某个字段的值是否在某个区间内（前闭后开）或者多个区间内。而 BETWEEN ... AND ... 表示的是前闭后闭，而且只能作用于一个区间。所以就需要实现一个自定义 udf。 自定义 udf 有以下步骤： 实现 UDF 接口，根据接收参数个数的不同，分为 UDF0、UDF1、UDF2…，除了接收的参数外，还有一个返回值类型。需要实现 call() 方法，在其中实现具体的逻辑。比如就目前的需
Spark 自定义函数（udf,udaf）
weixin_30737433的博客
07-22 316
Spark 版本 2.3 文中测试数据（json） {"name":"lillcol", "age":24,"ip":"192.168.0.8"} {"name":"adson", "age":100,"ip":"192.168.255.1"} {"name":"wuli", "age":39,"ip":"192.143.255.1"} {"name":"gu", "age":20,"ip":"1...
SparkSQL——自定义UDF函数
静远小和尚的博客
07-14 2250
原文链接：https://www.toutiao.com/i6849246325343683083/ 从Spark2.0以上的版本开始，spark是使用全新的SparkSession接口代替Spark1.6中的SQLcontext和HiveContext 来实现对数据的加载、转换、处理等工作，并且实现了SQLcontext和HiveContext的所有功能。 我们在新版本中并不需要之前那么繁琐的创建很多对象，只需要创建一个SparkSession对象即可。 SparkSession支持从不同的数据源
Spark 定义UDF函数
qq_42936727的博客
04-01 1964
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pyspark.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。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；
SparkSQL中的自定义函数-UDF&UDAF
qq_40607631的博客
09-04 1778
自定义聚合函数类：计算年龄的平均值继承org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator, 定义泛型IN : 输入的数据类型 LongBUF : 缓冲区的数据类型 Buff ->样例类OUT : 输出的数据类型 Long重写方法(6个)/*** 自定义聚合函数类：计算年龄的平均值* 1. 继承org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator, 定义泛型* IN : 输入的数据类型 Long。
Spark UDF用户自定义函数
墨玉浮白的博客
07-30 642
自定义一个函数实现查询字符串长度。首先创建测试的DataFrame： val spark = SparkSession.builder().master("local").appName("UDF").getOrCreate() val nameList: List[String] = List[String]("zhangsan", "lisi", "wangwu", "zhaoliu...
Spark自定义UDF
baifanwudi的专栏
12-26 654
原始数据与结构 +-------------+----------------+-----------+---------------------+----------------+---------+ |start_city_id|transfer_city_id|end_city_id|transfer_traffic_type|end_traffic_type|total_num| +--...
SparkSql---用户自定义函数UDF&&UDAF
weixin_47109902的博客
01-28 1061
如：实现需求在用户name前加上"Name:"字符串，并打印在控制台。
sparkSQL 自定义UDF函数
Genebrother
03-06 383
package sparksql.day01 import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.SparkSession object sparkUdf { def main(args: Array[String]): Unit = { Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR) .
【Spark篇】---SparkSql之UDF函数和UDAF函数
weixin_34273046的博客
03-07 145
一、前述 SparkSql中自定义函数包括UDF和UDAF UDF：一进一出 UDAF:多进一出 （联想Sum函数） 二、UDF函数 UDF:用户自定义函数，user defined function * 根据UDF函数参数的个数来决定是实现哪一个UDF UDF1，UDF2。。。。UDF1xxx * UDF1 传一个参数 UDF2传两个参数。。。。。 ...
Spark 自定义UDF
最慢的步伐不是跬步，而是徘徊；最快的脚步不是冲刺，而是坚持
04-13 8329
●需求 有udf.txt数据格式如下： Hello abc study small 通过自定义UDF函数将每一行数据转换成大写 select value,smallToBig(value) from t_word package cn.itcast.sql import org.apache.spark.SparkContext import org.apa...
spark 自定义UDF
03-27
<think>嗯，用户问的是Spark自定义UDF，这应该是指如何在Spark中创建用户定义的函数。首先，我需要回忆Spark中UDF的基本概念。UDF允许用户扩展Spark SQL的功能，处理内置函数无法满足的需求。 那具体步骤是怎样的呢？我记得在Spark中，通常需要先定义一个普通的Scala或Python函数，然后用spark.udf.register来注册它。不过可能用户用的是PySpark或者Scala？用户的问题没有说明，可能需要分别说明两种语言的情况。 比如在PySpark中，可以用装饰器或者udf函数来注册。比如定义一个函数，返回字符串长度，然后用udf注册，指定返回类型。需要注意序列化的问题，还有性能问题，因为UDF通常比内置函数慢，尤其是在Python中，因为涉及到数据在JVM和Python进程之间的传输。 用户可能想知道为什么要用UDF，以及使用时的注意事项。比如，UDF的应用场景，比如处理复杂的数据转换，或者应用特定的业务逻辑。同时，需要注意数据类型的匹配，否则可能会出错。比如在Scala中，可能需要定义更严格的类型。 另外，用户可能想知道如何在不同API中使用UDF，比如在DataFrame的SQL表达式或者Dataset的API中。例如，在SQL中注册UDF后，可以在SQL语句中直接调用，而在DataFrame中，可以使用selectExpr或者expr函数。 还有，可能需要注意UDF的执行效率。比如，在PySpark中，使用Pandas UDF（Vectorized UDF）可以提高性能，通过批处理来处理数据，而不是逐行处理。这点可能对用户有帮助，特别是处理大数据时。 另外，用户可能遇到常见问题，比如序列化错误，或者返回类型不匹配。比如，在定义UDF时，如果忘记指定返回类型，PySpark可能会推断错误，导致运行时异常。这时候需要明确指定正确的DataType。 还有，UDF的注册方式，临时还是永久的。临时UDF只在当前Session有效，而永久的需要注册到Hive Metastore。用户可能需要根据使用场景选择。 总结回答结构的话，可能需要分点介绍UDF的概念、使用场景、不同语言的实现方式（Python和Scala示例）、注意事项以及性能优化建议。这样结构清晰，用户能逐步了解如何创建和使用自定义UDF，同时避免常见陷阱。</think>Spark自定义UDF（用户定义函数）详解 1. **基本概念** - UDF（User-Defined Function）允许用户扩展Spark SQL功能，处理内置函数无法覆盖的逻辑。 - 适用场景：数据清洗、复杂计算、特定业务规则等。 2. **实现步骤（以PySpark为例）** ```python from pyspark.sql.functions import udf from pyspark.sql.types import IntegerType # 定义普通函数 def string_length(s: str) -> int: return len(s) # 注册为UDF（指定返回类型） length_udf = udf(string_length, IntegerType()) # 在DataFrame中使用 df = spark.createDataFrame([("Alice",), ("Bob",)], ["name"]) df.withColumn("name_length", length_udf("name")).show() ``` 3. **Scala实现示例** ```scala import org.apache.spark.sql.functions.udf val toUpper = udf((s: String) => s.toUpperCase) df.withColumn("upper_name", toUpper($"name")) ``` 4. **SQL中使用UDF** ```sql -- 注册临时函数 spark.udf.register("str_len", (s: String) => s.length) -- SQL调用 SELECT name, str_len(name) AS len FROM users ``` 5. **核心注意事项** - **性能优化**： - 优先使用内置函数 - PySpark中推荐使用Pandas UDF（向量化处理） ```python from pyspark.sql.functions import pandas_udf @pandas_udf(IntegerType()) def vectorized_str_len(s: pd.Series) -> pd.Series: return s.str.len() ``` - **类型匹配**：必须正确定义输入/输出类型 - **空值处理**：需显式处理null情况 - **序列化问题**：确保函数依赖项可序列化 6. **UDF类型对比** | 类型 | 特点 | 适用场景 | |---------------|-----------------------------|------------------| | 普通UDF | 逐行处理，性能较低 | 简单转换 | | 向量化Pandas UDF | 批处理，性能提升10倍+ | 复杂计算/大数据量 | | Scala UDF | 运行在JVM，无序列化开销 | 性能敏感型任务 | 7. **调试技巧** - 使用`df.printSchema()`验证数据类型 - 通过`explain()`查看执行计划 - 单元测试验证UDF逻辑 **最佳实践建议** 1. 优先尝试Spark内置函数 2. 复杂逻辑推荐用Pandas UDF或Scala UDF 3. 避免在UDF中封装过多业务逻辑 4. 对null值进行防御性处理 5. 大数据处理时关注shuffle操作的影响 通过合理使用UDF，可以显著提升Spark处理复杂业务逻辑的能力，但需平衡灵活性与性能损耗。
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