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

最新推荐文章于 2025-07-24 10:02:16 发布
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#SparkSQL #UDF #genCode #json

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

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06-11
### 实现薪水平均值的自定义聚合函数 在 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。
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