【spark原理系列】SparkUserDefinedFunction原理用法示例源码分析

SparkUserDefinedFunction源码分析

原理

用户自定义函数（UDF）是一种允许用户在 Spark SQL 中定义自己的函数并应用于 DataFrame 的功能。UDF 可以接受一个或多个输入参数，并生成一个输出结果。UDF 的目的是扩展 Spark SQL 的功能，使用户能够使用自定义逻辑对数据进行处理和转换。

在 Apache Spark 中，UDF 的原理是通过创建 UserDefinedFunction 对象来表示用户定义的函数，并将其应用于 DataFrame 的列。UserDefinedFunction 类封装了用户定义的函数对象、返回值类型和输入参数类型等信息。它提供了方法来配置 UDF 的属性，例如是否可空、是否确定性等。通过调用 apply 方法，可以将 UserDefinedFunction 应用到 DataFrame 的列上，从而得到一个新的 Column 对象，该对象包含了应用 UDF 后的结果。

示例1

下面是一个使用用户自定义函数的示例：

object udfTest1 {
   
   
   // 定义一个自定义函数，将字符串转换为大写
  val toUpper = udf((s: String) => s.toUpperCase)

  def main(args: Array[String]): Unit = {
   
   
    val spark = SparkSession.builder
      .master("local[2]")
      .appName("appName").config("", true)
      .getOrCreate()
    import spark.implicits._

    // 创建一个 DataFrame
    val df = spark.sparkContext.parallelize(Seq(("apple"), ("orange"), ("banana")))
      .toDF("fruit")

    // 使用自定义函数将 fruit 列中的字符串转换为大写
    val result = df.select(toUpper(col("fruit")).as("uppercase_fruit"))

    // 显示结果
    result.show()
  }
}

输出结果：

+----------------+
|uppercase_fruit |
+----------------+
|APPLE           |
|ORANGE          |
|BANANA          |
+----------------+

在示例中，我们首先定义了一个自定义函数 toUpper，它将字符串转换为大写。然后，我们创建了一个包含水果名称的 DataFrame，并使用 toUpper 函数将 fruit 列中的字符串转换为大写。最后，我们选择转换后的结果，并显示出来。

这个示例演示了如何定义和应用一个简单的用户自定义函数，以及如何将其应用于 Spark SQL 的 DataFrame 上进行数据处理和转换。用户可以根据自己的需求定义更复杂的自定义函数，并应用于更复杂的数据处理任务中。

示例2

下面是一个示例，演示如何通过配置和操作 UserDefinedFunction 对象来设置用户自定义函数（UDF）的属性。

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions.udf