- UDAF:用户自定义聚合函数。
- 实现UDAF函数如果要自定义类要继承UserDefinedAggregateFunction类
Java代码:
SparkConf conf = new SparkConf();
conf.setMaster("local").setAppName("udaf");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
SQLContext sqlContext = new SQLContext(sc);
JavaRDD<String> parallelize = sc.parallelize(Arrays.asList("zhansan","lisi","wangwu","zhangsan","zhangsan","lisi"));
JavaRDD<Row> rowRDD = parallelize.map(new Function<String, Row>() {
/**
*
*/
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Row call(String s) throws Exception {
return RowFactory.create(s);
}
});
List<StructField> fields = new ArrayList<StructField>();
fields.add(DataTypes.createStructField("name", DataTypes.StringType, true));
StructType schema = DataTypes.createStructType(fields);
DataFrame df = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, schema);
df.registerTempTable("user");
/**
* 注册一个UDAF函数,实现统计相同值得个数
* 注意:这里可以自定义一个类继承UserDefinedAggregateFunction类也是可以的
*/
sqlContext.udf().register("StringCount", new UserDefinedAggregateFunction() {
/**
*
*/
private static final long serialVersionUID = 1L;
/**
* 更新 可以认为一个一个地将组内的字段值传递进来 实现拼接的逻辑
* buffer.getInt(0)获取的是上一次聚合后的值
* 相当于map端的combiner,combiner就是对每一个map task的处理结果进行一次小聚合
* 大聚和发生在reduce端.
* 这里即是:在进行聚合的时候,每当有新的值进来,对分组后的聚合如何进行计算
*/
@Override
public void update(MutableAggregationBuffer buffer, Row arg1) {
buffer.update(0, buffer.getInt(0)+1);
}
/**
* 合并 update操作,可能是针对一个分组内的部分数据,在某个节点上发生的 但是可能一个分组内的数据,会分布在多个节点上处理
* 此时就要用merge操作,将各个节点上分布式拼接好的串,合并起来
* buffer1.getInt(0) : 大聚和的时候 上一次聚合后的值
* buffer2.getInt(0) : 这次计算传入进来的update的结果
* 这里即是:最后在分布式节点完成后需要进行全局级别的Merge操作
*/
@Override
public void merge(MutableAggregationBuffer buffer1, Row buffer2) {
buffer1.update(0, buffer1.getInt(0) + buffer2.getInt(0));
}
/**
* 指定输入字段的字段及类型
*/
@Override
public StructType inputSchema() {
return DataTypes.createStructType(
Arrays.asList(DataTypes.createStructField("name",
DataTypes.StringType, true)));
}
/**
* 初始化一个内部的自己定义的值,在Aggregate之前每组数据的初始化结果
*/
@Override
public void initialize(MutableAggregationBuffer buffer) {
buffer.update(0, 0);
}
/**
* 最后返回一个和DataType的类型要一致的类型,返回UDAF最后的计算结果
*/
@Override
public Object evaluate(Row row) {
return row.getInt(0);
}
@Override
public boolean deterministic() {
//设置为true
return true;
}
/**
* 指定UDAF函数计算后返回的结果类型
*/
@Override
public DataType dataType() {
return DataTypes.IntegerType;
}
/**
* 在进行聚合操作的时候所要处理的数据的结果的类型
*/
@Override
public StructType bufferSchema() {
return
DataTypes.createStructType(
Arrays.asList(DataTypes.createStructField("bf", DataTypes.IntegerType,
true)));
}
});
sqlContext.sql("select name ,StringCount(name) from user group by name").show();
sc.stop();
Scala代码:
class MyUDAF extends UserDefinedAggregateFunction {
// 聚合操作时,所处理的数据的类型
def bufferSchema: StructType = {
DataTypes.createStructType(Array(DataTypes.createStructField("aaa", IntegerType, true)))
}
// 最终函数返回值的类型
def dataType: DataType = {
DataTypes.IntegerType
}
def deterministic: Boolean = {
true
}
// 最后返回一个最终的聚合值 要和dataType的类型一一对应
def evaluate(buffer: Row): Any = {
buffer.getAs[Int](0)
}
// 为每个分组的数据执行初始化值
def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {
buffer(0) = 0
}
//输入数据的类型
def inputSchema: StructType = {
DataTypes.createStructType(Array(DataTypes.createStructField("input", StringType, true)))
}
// 最后merger的时候,在各个节点上的聚合值,要进行merge,也就是合并
def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = {
buffer1(0) = buffer1.getAs[Int](0)+buffer2.getAs[Int](0)
}
// 每个组,有新的值进来的时候,进行分组对应的聚合值的计算
def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {
buffer(0) = buffer.getAs[Int](0)+1
}
}
object UDAF {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val conf = new SparkConf()
conf.setMaster("local").setAppName("udaf")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sc)
val rdd = sc.makeRDD(Array("zhangsan","lisi","wangwu","zhangsan","lisi"))
val rowRDD = rdd.map { x => {RowFactory.create(x)} }
val schema = DataTypes.createStructType(Array(DataTypes.createStructField("name", StringType, true)))
val df = sqlContext.createDataFrame(rowRDD, schema)
df.show()
df.registerTempTable("user")
/**
* 注册一个udaf函数
*/
sqlContext.udf.register("StringCount", new MyUDAF())
sqlContext.sql("select name ,StringCount(name) from user group by name").show()
sc.stop()
}
}