使用SparkSQL内置函数接口开发StructType/Row转Json函数

需求

 

将DataFrame中的StructType类型字段下的所有内容转换为Json字符串。

spark版本: 1.6.1

 

 

思路

 

  • DataFrame有toJSON方法,可将每个Row都转为一个Json字符串,并返回RDD[String]
  • DataFrame.write.json方法,可将数据写为Json格式文件

跟踪上述两处代码,发现最终都会调用Spark源码中的org.apache.spark.sql.execution.datasources.json.JacksonGenerator类,使用Jackson,根据传入的StructType、JsonGenerator和InternalRow,生成Json字符串。

 

 

开发

任务描述 本关任务:编写Dataset自定义函数。 相关知识 为了完成本关任务,你需要掌握: UserDefinedAggregateFunction介绍; 如何使用。 UserDefinedAggregateFunction UserDefinedAggregateFunction是实现用户定义的聚合函数基础类,用户实现自定义无类型聚合函数必须扩展UserDefinedAggregateFunction 抽象类,相关方法如下: 方法及方法返回 描述 StructType bufferSchema() StructType表示聚合缓冲区中值的数据类型。 DataType dataType() UserDefinedAggregateFunction的返回值的数据类型 boolean deterministic() 如果此函数是确定性的,则返回true Object evaluate(Row buffer) 根据给定的聚合缓冲区计算此UserDefinedAggregateFunction的最终结果 void initialize(MutableAggregationBuffer buffer) 初始化给定的聚合缓冲区 StructType inputSchema() StructType表示此聚合函数的输入参数的数据类型。 void merge(MutableAggregationBuffer buffer1, Row buffer2) 合并两个聚合缓冲区并将更新的缓冲区值存储回buffer1 void update(MutableAggregationBuffer buffer, Row input) 使用来自输入的新输入数据更新给定的聚合缓冲区 如何使用 我们以计算员工薪水平均值的例子来说: 首先在用户自定义函数的构造函数中,定义聚合函数的输入参数的数据类型和聚合缓冲区中值的数据类型。 //定义员工薪水的输入参数类型为LongType List<StructField> inputFields = new ArrayList<StructField>(); inputFields.add(DataTypes.createStructField("inputColumn", DataTypes.LongType, true)); inputSchema = DataTypes.createStructType(inputFields); //定义员工薪水总数、员工个数的参数类型 List<StructField> bufferFields = new ArrayList<StructField>(); bufferFields.add(DataTypes.createStructField("sum", DataTypes.LongType, true)); bufferFields.add(DataTypes.createStructField("count", DataTypes.LongType, true)); bufferSchema = DataTypes.createStructType(bufferFields); 对聚合缓冲区中值设置初始值。 @Override public void initialize(MutableAggregationBuffer buffer) { // TODO Auto-generated method stub buffer.update(0, 0L); buffer.update(1, 0L); } 把自定义函数的输入薪水数据化为定义的聚合缓冲区的值(薪水总数、员工个数),并更新。 @Override public void update(MutableAggregationBuffer buffer, Row input) { if (!input.isNullAt(0)) { long updatedSum = buffer.getLong(0) + input.getLong(0); long updatedCount = buffer.getLong(1) + 1; buffer.update(0, updatedSum); buffer.update(1, updatedCount); } } 把多个聚合缓冲区的值进行合并。 @Override public void merge(MutableAggregationBuffer buffer1, Row buffer2) { // TODO Auto-generated method stub long mergedSum = buffer1.getLong(0) + buffer2.getLong(0); long mergedCount = buffer1.getLong(1) + buffer2.getLong(1); buffer1.update(0, mergedSum); buffer1.update(1, mergedCount); } 最后通过聚合缓冲区的值计算输出结果。 @Override public Object evaluate(Row buffer) { // TODO Auto-generated method stub return ((double) buffer.getLong(0)) / buffer.getLong(1); } 就此自定义函数开发完了,通过SparkSession的udf()方法会返回注册用户定义函数的方法集合UDFRegistration 通过UDFRegistration调用register方法进行自定义函数注册,使用如下: // 注册自定义函数myAverage spark.udf().register("myAverage", new MyAverage()); //读取json文件 spark.read().json("people.json").createOrReplaceTempView("people"); //使用自定义函数计算薪水平均值 spark.sql("SELECT myAverage(salary) as average_salary FROM people").show(); // +--------------+ // |average_salary| // +--------------+ // | 5000| // +--------------+ 编程要求 请仔细阅读右侧代码,根据方法内的提示,在Begin - End区域内进行代码补充,编写自定义函数类MyAverage,用来计算用户薪水平均值,平台已提供了最后的实现: spark.udf().register("myAverage", new MyAverage()); spark.read().json("people.json").createOrReplaceTempView("people"); spark.sql("SELECT myAverage(salary) as average_salary FROM people").show(); package com.educoder.bigData.sparksql; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.spark.sql.Row; import org.apache.spark.sql.expressions.MutableAggregationBuffer; import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedAggregateFunction; import org.apache.spark.sql.types.DataType; import org.apache.spark.sql.types.DataTypes; import org.apache.spark.sql.types.StructField; import org.apache.spark.sql.types.StructType; public class MyAverage extends UserDefinedAggregateFunction { private static final long serialVersionUID = 1L; private StructType inputSchema; private StructType bufferSchema; public MyAverage() { /********* Begin *********/ /********* End *********/ } @Override public StructType bufferSchema() { /********* Begin *********/ return null; /********* End *********/ } @Override public DataType dataType() { /********* Begin *********/ return null; /********* End *********/ } @Override public boolean deterministic() { // TODO Auto-generated method stub return true; } @Override public Object evaluate(Row buffer) { /********* Begin *********/ return null; /********* End *********/ } @Override public void initialize(MutableAggregationBuffer buffer) { /********* Begin *********/ /********* End *********/ } @Override public StructType inputSchema() { /********* Begin *********/ return null; /********* End *********/ } @Override public void merge(MutableAggregationBuffer buffer1, Row buffer2) { /********* Begin *********/ /********* End *********/ } @Override public void update(MutableAggregationBuffer buffer, Row input) { /********* Begin *********/ /********* End *********/ } }
06-11
### 实现薪水平均值的自定义聚合函数Spark SQL 中,`UserDefinedAggregateFunction`(UDAF)是一个抽象类,用于实现用户自定义的聚合函数。通过继承该类并实现其方法,可以创建一个计算薪水平均值的自定义聚合函数[^1]。 以下是实现薪水平均值的具体代码示例: ```python from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql.types import DoubleType, StructType, StructField from pyspark.sql.functions import col from pyspark.sql import UserDefinedAggregateFunction from pyspark.sql.types import LongType class AverageSalary(UserDefinedAggregateFunction): def inputSchema(self): # 定义输入数据的模式,这里假设输入为单个列,类型为DoubleType return StructType([StructField("salary", DoubleType())]) def bufferSchema(self): # 定义缓冲区的模式,包含总和和计数两个字段 return StructType([ StructField("sum", DoubleType()), StructField("count", LongType()) ]) def dataType(self): # 定义输出数据的类型,这里是DoubleType return DoubleType() def deterministic(self): # 是否是确定性的函数 return True def initialize(self, buffer): # 初始化缓冲区 buffer[0] = 0.0 # 总和 buffer[1] = 0 # 计数 def update(self, buffer, input): # 更新缓冲区 if input[0] is not None: buffer[0] += input[0] # 累加薪资 buffer[1] += 1 # 增加计数 def merge(self, buffer1, buffer2): # 合并两个缓冲区 buffer1[0] += buffer2[0] # 合并总和 buffer1[1] += buffer2[1] # 合并计数 def evaluate(self, buffer): # 计算最终结果 if buffer[1] == 0: return None return buffer[0] / buffer[1] # 创建SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("AverageSalaryUDAF").getOrCreate() # 注册自定义聚合函数 avg_salary_udaf = spark.udf.register("avg_salary_udaf", AverageSalary()) # 创建示例数据 data = [(5000,), (6000,), (7000,), (None,)] schema = StructType([StructField("salary", DoubleType())]) df = spark.createDataFrame(data, schema) # 使用自定义聚合函数 result = df.select(avg_salary_udaf(col("salary")).alias("average_salary")) result.show() ``` 上述代码实现了以下功能: 1. **`inputSchema`**:定义了输入数据的模式,这里假设输入为单个列,类型为 `DoubleType`[^1]。 2. **`bufferSchema`**:定义了缓冲区的模式,包含总和和计数两个字段[^1]。 3. **`dataType`**:定义了输出数据的类型,这里是 `DoubleType`[^1]。 4. **`deterministic`**:指定该函数是否是确定性的[^1]。 5. **`initialize`**:初始化缓冲区,将总和和计数设置为初始值。 6. **`update`**:更新缓冲区,累加薪资并增加计数。 7. **`merge`**:合并两个缓冲区,累加总和和计数。 8. **`evaluate`**:计算最终结果,即薪水平均值。 通过上述实现,可以在 Spark SQL 中使用自定义的聚合函数来计算薪水平均值。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值