SparkSQL 用户自定义函数(UDF、UDAF、开窗)

本文详细解析了Spark中的用户定义函数(UDF)、聚合函数(UDAF)及表生成函数(UDTF),并深入探讨了开窗函数的使用场景与常见函数,如row_number、rank、lag等,帮助读者掌握复杂的数据处理技巧。

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UDF: 操作单个数据行,产生单个数据行;
UDAF: 操作多个数据行,产生一个数据行。
UDTF: 操作一个数据行,产生多个数据行一个表作为输出。

UDF函数
通过spark.udf.register(“funcName”, func) 来进行注册
使用:select funcName(name) from people 来直接使用

开窗函数

over()开窗函数:
在使用聚合函数后,会将多行变成一行,而开窗函数是将一行变成多行;并且在使用聚合函数后,如果要显示其他的列必须将列加入到group by中,而使用开窗函数后,可以不使用group by,直接将所有信息显示出来。
开窗函数适用于在每一行的最后一列添加聚合函数的结果。
常用开窗函数:
1.为每条数据显示聚合信息.(聚合函数() over())
2.为每条数据提供分组的聚合函数结果(聚合函数() over(partition by 字段) as 别名)
–按照字段分组,分组后进行计算
3.与排名函数一起使用(row number() over(order by 字段) as 别名)

常用分析函数:(最常用的应该是1.2.3 的排序)
1、row_number() over(partition by … order by …)
2、rank() over(partition by … order by …)
3、dense_rank() over(partition by … order by …)
在这里插入图片描述
4、count() over(partition by … order by …)
5、max() over(partition by … order by …)
6、min() over(partition by … order by …)
7、sum() over(partition by … order by …)
8、avg() over(partition by … order by …)
9、first_value() over(partition by … order by …)
10、last_value() over(partition by … order by …)
11、lag() over(partition by … order by …)
12、lead() over(partition by … order by …)
lag 和lead 可以 获取结果集中,按一定排序所排列的当前行的上下相邻若干offset 的某个行的某个列(不用结果集的自关联);
lag ,lead 分别是向前,向后;
lag 和lead 有三个参数,第一个参数是列名,第二个参数是偏移的offset,第三个参数是 超出记录窗口时的默认值

使用SparkSQL和Hive API,可以通过以下步骤实现用户自定义函数UDF)、聚合函数UDAF)和表生成函数(UDTF): 1. 编写自定义函数的代码,例如: ``` // UDF def myUDF(str: String): Int = { str.length } // UDAF class MyUDAF extends UserDefinedAggregateFunction { override def inputSchema: StructType = StructType(StructField("value", StringType) :: Nil) override def bufferSchema: StructType = StructType(StructField("count", IntegerType) :: Nil) override def dataType: DataType = IntegerType override def deterministic: Boolean = true override def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = { buffer(0) = 0 } override def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = { buffer(0) = buffer.getInt(0) + input.getString(0).length } override def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = { buffer1(0) = buffer1.getInt(0) + buffer2.getInt(0) } override def evaluate(buffer: Row): Any = { buffer.getInt(0) } } // UDTF class MyUDTF extends GenericUDTF { override def initialize(args: Array[ConstantObjectInspector]): StructObjectInspector = { // 初始化代码 } override def process(args: Array[DeferedObject]): Unit = { // 处理代码 } override def close(): Unit = { // 关闭代码 } } ``` 2. 将自定义函数注册到SparkSQL或Hive中,例如: ``` // SparkSQL中注册UDF spark.udf.register("myUDF", myUDF _) // Hive中注册UDF hiveContext.sql("CREATE TEMPORARY FUNCTION myUDF AS 'com.example.MyUDF'") // Hive中注册UDAF hiveContext.sql("CREATE TEMPORARY FUNCTION myUDAF AS 'com.example.MyUDAF'") // Hive中注册UDTF hiveContext.sql("CREATE TEMPORARY FUNCTION myUDTF AS 'com.example.MyUDTF'") ``` 3. 在SQL语句中使用自定义函数,例如: ``` -- 使用SparkSQL中的UDF SELECT myUDF(name) FROM users -- 使用Hive中的UDF SELECT myUDF(name) FROM users -- 使用Hive中的UDAF SELECT myUDAF(name) FROM users GROUP BY age -- 使用Hive中的UDTF SELECT explode(myUDTF(name)) FROM users ``` 以上就是使用SparkSQL和Hive API实现用户自定义函数UDFUDAF、UDTF)的步骤。
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