SparkSQL 使用UDAF实现自定义聚合函数

一、介绍

Spark SQL中自定义函数包括UDF和UDAF

（先前已经发布一篇SparkSQL的UDF函数，现在为大家讲解一下UDAF自定义聚合函数）

自定义函数

          UDF：一进一出

          UDAF：多进一出   √

二、UDAF函数

UDA：户自定义聚合函数，类似在group by之后使用的sum,avg等。

首先创建class继承接口UserDefineAggregateFunction,并实现其中的方法。

这里的UDAF，则可以针对多行输入，进行聚合计算，返回一个输出，功能更加强大。

package SparkSQL

import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.expressions.{MutableAggregationBuffer, UserDefinedAggregateFunction}
import org.apache.spark.sql.types._

class StringCount extends UserDefinedAggregateFunction{
  //指的是输入数据的类型
  override def inputSchema: StructType = {
    StructType(Array(StructField("str",StringType,true)))
  }
  //bufferSchema指的是中间进行聚合时，所处理的数据类型
  override def bufferSchema: StructType = {
    StructType(Array(StructField("count",IntegerType,true)))
  }
  //dataType指的是函数返回值的类型
  override def dataType: DataType = {
    IntegerType
  }

  override def deterministic: Boolean = {
    true
  }
  //为每个分组的数据执行初始化操作
  override def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {
    buffer(0)=0
  }
  //指的是，每个分组有新的值进来的时候，如何进行分组对应的聚合值的计算
  override def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {
    buffer(0)=buffer.getAs[Int](0)+1
  }
  //由于spark是分布式的。所以一个分组的数据，可能会在不同的节点上进行局部聚合，就是update
  //但是，最后一个分组会在节点上聚合值，要进行merge，也就是合并
  override def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = {
    buffer1(0)=buffer1.getAs[Int](0)+buffer2.getAs[Int](0)
  }
  //最后指的是，一个分组聚合之，如何通过中间的缓存聚合之，最后返回一个最终的聚合值
  override def evaluate(buffer: Row): Any = {
    buffer.getAs[Int](0)
  }
}

编写好class类，接下来编写测试

package SparkSQL

import org.apache.spark.sql.types.{StringType, StructField, StructType}
import org.apache.spark.sql.{Row, SQLContext}
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object UDAF {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("UDF")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val sqlContext = new SQLContext(sc)
    //模拟构造数据
    val names = Array("leo","Marry","Jack","Tom","Tom","Tom","leo","leo")
    val nameRDD=sc.parallelize(names,5)
    val namesRowRDD=nameRDD.map{name=>Row(name)}
    val structType = StructType(Array(StructField("name",StringType,true)))
    val namesDF=sqlContext.createDataFrame(namesRowRDD,structType)
    //注册一张零时表
    namesDF.registerTempTable("names")
    //定义和注册自定义函数
    sqlContext.udf.register("strCount",new StringCount)
    //使用自定义函数
    sqlContext.sql("select name,strCount(name) as a from names group by name order by a desc").collect().foreach(println)
//    sqlContext.sql("select name,count(*) from names group by name").collect().foreach(println)
  }
}