spark sql使用了UDF生成了新列造成后续使用该新列的时候出现重新使用一次UDF

最新推荐文章于 2023-09-12 20:56:38 发布

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本文深入探讨了Spark中用户定义函数(UDF)的确定性和不确定性特性，解释了如何通过调用asNondeterministic()方法将确定性UDF转换为不确定性UDF，以消除重复性操作，提升数据处理灵活性。

出现这种情况的原因是因为UDF默认是确定性（deterministic）的，即每一次输入都是确定的，不确定性（nondeterministic）是每一次输入都是不确定的，spark里只需要在udf后面.asNondeterministic()就可以改成不确定性了。

目的是为了消除重复性操作

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南之一舟

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Spark中 UDF的使用

Alex的博客

02-28

6868

Spark提供了多种解决方案来应对复杂挑战，但是我们面临了很多场景，原生的函数不足以解决问题。因此，Spark允许我们注册自定义函数（User-Defined Functions, 或者叫 UDFs）。 SparkSQL中可以创建自定义函数UDF对dataframe进行操作，UDF是一对一的关系，用于给dataframe增加一列数据的场景。每次传入一行数据，该行数据可以是一列，也可以是多列，进行一顿操作后，最终只能输出该新增列的一个值。 Spark支持多种语言，比如Python, Scala, Ja

Spark SQL之 UDF自定义函数实战

威少（微笑）

06-21

1317

目录一：UDF含义二：使用scala/java 创建的方法直接使用在Hive SQL 中三：代码一：UDF含义 UDF：（User Defined Function）用户自定义函数二：使用scala/java 创建的方法直接使用在Hive SQL 中作用：真正的把SQL的脚本操作方法与高级语言的方法贯通三：代码 SCALA：实战 def main(ar...

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SPARK UDF多次执行的问题

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07-22

1760

SPARK UDF多次执行的问题通常我们在一个dataframe中调用udf时，我们预期是每一行应用一次udf函数，但实际上这是不能保证每一行应用一次的，因为在一些可能多次访问udf返回值得场景下，spark内部会优先反复调用udf而不是job。所以我们在设计udf时应该设计为pure function，这样可以保证即使对于同一条数据多次调用udf也不会影响预期结果，否则应该考虑使用map/m...

Spark UDTF 与输出多列的UDF小笔记

weixin_34306593的博客

07-21

2134

为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...

spark一些常见错误及解决方法

大黄_sama

11-30

2717

1.Error in query: nondeterministic expressions are only allowed in Project, Filter, Aggregate or Window, found 解决方法：如果是SparkSQL脚本，则rand()等函数不能出现在join...on的后面，使用rand()函数一般的解决数据倾斜的问题，在sparksql 就直接 join on。参考https://blog.csdn.net/qq_33588730/article/detai.

[Hive]编写non-deterministic的UDF时遇到的谓词下推（Predicate pushdown）错误分析

遥望......

09-17

710

遇到这样一个问题： hive> desc ljn001; OK name string value int hive> select * from ljn001; OK wang5 92 zhang3 87 li4 73 然后我想使用UDF实现的分析函数row_number去查询value最小的name。如果不清楚UDF实现row_number的原...

spark UDF使用

onway_goahead的博客

06-08

1149

spark udf calludf udf 调用多次

【Spark】用udf和withColumn在dafaframe中创建新列

Code_LT的博客

09-12

1004

udf会自动把Column入参转化成对应func的入参，并将func返回的结果转化成Column类型。UserDefinedFunction接收列（Column）作为参数，并返回Column.udf接收一个函数（func）作为参数，返回一个UserDefinedFunction。func可以接收普通类型参数，并返回普通类型结果。注意由于udf限制。func最多接收10个参数。

spark-theta-sketch-udfs：该项目旨在使用Yahoo Theta Sketch API作为Spark sql UDF

02-06

1. **UDF定义**：开发者定义了一系列Spark SQL UDFs，如`createThetaSketch`用于创建新的Sketch对象，`mergeThetaSketch`用于合并两个或多个Sketch，以及`estimate`用于获取Sketch的估算值等。 2. **Sketch与...

精选资源

javasql笔试题-spark-hive-udf:展示如何在ApacheSpark中使用HiveUDF的示例项目

06-17

该项目只是一个示例，包含多个 (UDF)，用于 Apache Spark。它旨在演示如何在 Scala 或 Java 中构建 Hive UDF 并在 . 为什么要使用 Hive UDF？ Hive UDF 的一个特别好的用途是与 Python 和 DataFrames 一起使用。用...

SparkSQL实现原理-UDF实现原理分析

zg_hover的专栏

03-12

1650

本文介绍Dataset的UDF的实现原理。UDF是User-Defined Functions的简写。用户可以根据自己的需要编写函数，并用于Spark SQL中。但也要注意，Spark不会优化UDF中的代码，若大量使用UDF可能让数据处理的性能受到影响，所以应该优先选择使用spark的api或sql语句来处理数据。

pyspark udf

weixin_45746689的博客

10-15

1428

目录简单的注册UDF自己定义函数UDFpyspark udf 源码解析复杂数据类型：ArrayType、MapType、StructTypeArrayTypeMapTypeStructType 简单的注册UDF 直接用lambda表达式注册成UDF from pyspark.sql.types import * spark.udf.register('sex_distinct',lamnda x:'M' if x==u'男' else 'F' spark.sql("select sex_register('

Spark优化包含non deterministic Filter的条件下推

半日闲的博客

05-12

435

优化代码优化代码，参考: CombineFilters Rule val applyLocally: PartialFunction[LogicalPlan, LogicalPlan] = { // The query execution/optimization does not guarantee the expressions are evaluated in order. // We only can combine them if and only if both are det

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曹利荣的博客

06-08

598

UDF函数的使用 package com.lirong import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession} /** * 本类主要演示udf函数的注册和使用 */ object SparkTest { def main(args: Array[String]): Unit = { val ss: SparkSess...

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weixin_33796205的博客

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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"); JavaSparkC...

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qq_41046826的博客

02-01

558

spark函数功能丰富，主要有内置函数、UDF、UDAF等（UDAF用于聚合agg，同时对多行操作返回单个聚合值）内置函数类型较多，见官网Built-in Functions - Spark 3.0.1 Documentation (apache.org) UDF函数 import org.apache.spark.sql.*; import org.apache.spark.sql.api.java.UDF1; import org.apache.spark.sql.expressions.UserDe

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Xia Qiaolin - 优快云

06-01

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简述首先需要介绍P(Polynomial,多项式)问题.P问题是可以在多项式时间内被确定机(通常意义的计算机)解决的问题.NP(Non-Deterministic Polynomial, 非确定多项式)问题,是指可以在多项式时间内被非确定机(他可以猜,他总是能猜到最能满足你需要的那种选择,如果你让他解决n皇后问题,他只要猜n次就能完成----每次都是那么幸运)解决的问题.这里有一个著名的问题---

C. Design Tutorial: Make It Nondeterministic

无知的我

10-13

1245

解题说明：题目的意思是每一个人都有frist name 和 last name！从每一个人的名字中任意选择first name 或者 last name 作为这个人的编号！通过对编号的排序，得到每一个人最终顺序！比较中的序列能否得到给定输出的序列一致！

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cumt30111的博客

07-10

5076

非确定性算法不确定的问题 (Undecidable Problems) An undecidable problem is a problem for which there is no algorithm that can solve it. Alan Turing proved that the famous halting problem is undecidable. The halti...

spark 怎么使用udf

最新发布

06-21

<think>我们被要求回答如何在Spark中定义和使用UDF，并且需要提供示例。根据引用资料，我们可以从不同语言（Python、Scala、Java）的角度来展示UDF的定义和使用，同时注意SparkSQL和DataFrameAPI的使用方式。步骤：1.解释UDF是什么。2.分别展示在SparkSQL和DataFrame中使用UDF的方法。3.提供不同语言的示例（Python、Scala、Java）。4.注意引用资料中提到的一些要点，比如性能问题以及集成HiveUDF的方法（但用户问题主要集中在自定义UDF，所以可以简要提及或省略）。根据引用[1][2][3][4]，我们知道：-UDF允许用户扩展SparkSQL的功能，用于处理特定的逻辑。-在SparkSQL中，我们可以注册UDF，然后在SQL语句中使用。-在DataFrame中，我们可以使用`withColumn`等方法来应用UDF。-不同语言中定义UDF的方式略有不同。由于用户没有指定语言，我们将提供Python和Scala的示例（Java的示例可能较长，且引用中主要提到Python和Scala，所以可选提供）。注意：引用[3]中提到，集成现有的HiveUDF也是一种方法，但这里我们主要展示如何在Spark中自定义UDF。我们按照以下结构组织回答：1.什么是UDF？2.在SparkSQL中注册和使用UDF（以Python和Scala为例）3.在DataFrameAPI中使用UDF（以Python和Scala为例）4.注意事项（如性能问题）根据引用[2]，在Spark2.x中，我们使用`spark.udf.register`来注册UDF，同时也可以使用`pandas_udf`（向量化UDF）来提高性能（但这里先展示基本方法）。由于引用[4]展示了Scala中UDTF的使用，但用户问题主要是UDF，所以我们可以不涉及UDTF。我们开始编写回答：</think>### Spark UDF 定义与使用详解在 Apache Spark 中，UDF（用户自定义函数）允许开发者扩展 Spark SQL 的功能，实现原生函数无法处理的业务逻辑。以下是不同语言中的实现方法： #### 1. **Python 实现示例** ```python from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.functions import udf from pyspark.sql.types import StringType # 创建Spark会话 spark = SparkSession.builder.appName("UDF Demo").getOrCreate() # 定义UDF逻辑：将姓名转为大写 def upper_case(name: str) -> str: return name.upper() if name else None # 注册UDF（Spark 2.x+） upper_udf = udf(upper_case, StringType()) spark.udf.register("sql_upper", upper_case) # SQL可用 # 创建测试DataFrame data = [("John",), ("Alice",), (None,)] df = spark.createDataFrame(data, ["name"]) # 使用UDF添加新列 df.withColumn("upper_name", upper_udf("name")).show() # +-----+-----------+ # | name| upper_name| # +-----+-----------+ # | John| JOHN| # |Alice| ALICE| # | null| null| # +-----+-----------+ ``` #### 2. **Scala 实现示例** ```scala import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.functions.udf val spark = SparkSession.builder.appName("Scala UDF").getOrCreate() import spark.implicits._ // 定义UDF函数 val toUpper: String => String = (name: String) => { if (name != null) name.toUpperCase else null } // 注册UDF val upperUDF = udf(toUpper) spark.udf.register("sql_upper", toUpper) // SQL可用 // 创建测试数据 val df = Seq(("John"), ("Alice"), (null)).toDF("name") // 应用UDF df.withColumn("upper_name", upperUDF($"name")).show() ``` #### 3. **Java 实现示例** ```java import org.apache.spark.sql.*; import org.apache.spark.sql.api.java.UDF1; SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("Java UDF").getOrCreate(); // 定义UDF逻辑 UDF1<String, String> toUpper = name -> (name != null) ? name.toUpperCase() : null; // 注册UDF spark.udf().register("java_upper", toUpper, DataTypes.StringType); // 创建测试数据 Dataset<Row> df = spark.createDataset( Arrays.asList("John", "Alice", null), Encoders.STRING() ).toDF("name"); // 使用UDF df.withColumn("upper_name", callUDF("java_upper", col("name"))).show(); ``` ### 关键注意事项 1. **性能优化** - 避免在UDF中使用复杂对象操作，优先使用Spark内置函数 - Python UDF涉及序列化开销，建议使用[向量化Pandas UDF](https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/user_guide/sql/arrow_pandas.html)（PySpark 3.0+） - 对于Scala/Java，可通过`@scala.annotation.varargs`优化可变参数处理 2. **数据类型处理** - 必须显式指定返回类型（如`StringType()`） - 处理`null`值防止空指针异常 - 复杂类型需使用`StructType`定义结构 3. **SQL集成** 注册后的UDF可直接在Spark SQL中使用： ```sql SELECT sql_upper(name) AS upper_name FROM users ``` 4. **Hive UDF兼容** 现有Hive UDF可通过JAR集成： ```bash spark-submit --jars hive-udf.jar ``` 然后在Spark中执行： ```sql CREATE TEMPORARY FUNCTION hive_func AS 'com.example.HiveUDF' ``` > **重要提示**：UDF执行发生在Worker节点，需确保所有依赖库已部署到集群[^1][^3]。对于聚合场景，建议优先使用内置聚合函数或UDAF（用户自定义聚合函数）。