Spark笔记之使用UDAF（User Defined Aggregate Function）

一、Spark笔记之使用UDAF（User Defined Aggregate Function）

在 Spark 中，UDAF（User Defined Aggregate Function），即用户自定义聚合函数，是一种非常常见的操作。其主要作用是将一组数据进行聚合计算，产生一个返回值，可以帮助我们快速、高效地完成复杂的数据分析任务。

1.1 UDAF 的定义和基本使用

UDAF 是一个 Spark SQL 表达式，可以在 SELECT 语句中使用，通常会在 GROUP BY 或者 WINDOW 子句中调用。要使用 UDAF，需要按照以下步骤进行操作：

1. 继承 Aggregator 或者 UserDefinedAggregateFunction 类。
2. 实现其对应的方法，例如 Aggregator 有三个方法需要实现：zero（初始值）、reduce（对两个元素进行合并操作）、merge（合并两个聚合结果）。
3. 注册 UDAF，使用 sqlContext.udf.register 或者 spark.udf.register 方法，将其注册为 Spark SQL 的表达式。

一个简单的 UDAF 示例代码如下：

import org.apache.spark.sql.{Encoder, Encoders, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator

case class Employee(name: String, salary: Long)
case class Average(var sum: Long, var count: Long)

object MyAverage extends Aggregator[Employee, Average, Double] {
  def zero: Average = Average(0L, 0L)
  def reduce(buffer: Average, employee: Employee): Average = {
    buffer.sum += employee.salary
    buffer.count += 1
    buffer
  }
  def merge(b1: Average, b2: Average): Average = {
    b1.sum += b2.sum
    b1.count += b2.count
    b1
  }
  def finish(reduction: Average): Double = reduction.sum.toDouble / reduction.count
  def bufferEncoder: Encoder[Average] = Encoders.product
  def outputEncoder: Encoder[Double] = Encoders.scalaDouble
}

object UDAFDemo {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder().appName("UDAFDemo").master("local[*]").getOrCreate()

    // 导入 SQL 函数
    import spark.implicits._

    // 创建示例数据集
    val ds = Seq(
      Employee("Alice", 50000),
      Employee("Bob", 100000),
      Employee("Charlie", 150000)
    ).toDS()

    // 注册 UDAF
    val averageSalary = MyAverage.toColumn.name("average_salary")
    spark.udf.register("my_average", MyAverage)

    // 使用 UDAF
    ds.select(averageSalary).show()

    spark.stop()
  }
}

1.2 在 Spark-shell 中测试 UDAF

Spark-shell 是 Spark 自带的交互式命令行工具，可以用于测试和调试 Spark 的代码。在 Spark-shell 中测试 UDAF，也是一种比较常见的做法，具体步骤如下：

1. 启动 Spark-shell，输入以下命令：

$SPARK_HOME/bin/spark-shell

2. 导入必要的类和函数，例如本例中需要导入 org.apache.spark.sql.functions、org.apache.spark.sql._
3. 准备示例数据，例如本例中的 Employee 数据集。
4. 注册 UDAF，使用 spark.udf.register 或者 sqlContext.udf.register 方法。
5. 使用 UDAF，通过 Spark SQL 或者 DataFrame API 进行操作。

import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator
import org.apache.spark.sql.{Encoder, Encoders, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.types._

case class Employee(name: String, salary: Long)

object MyAverage extends Aggregator[Employee, Average, Double] {
  def zero: Average = Average(0L, 0L)
  def reduce(buffer: Average, employee: Employee): Average = {
    buffer.sum += employee.salary
    buffer.count += 1
    buffer
  }
  def merge(b1: Average, b2: Average): Average = {
    b1.sum += b2.sum
    b1.count += b2.count
    b1
  }
  def finish(reduction: Average): Double = reduction.sum.toDouble / reduction.count
  def bufferEncoder: Encoder[Average] = Encoders.product
  def outputEncoder: Encoder[Double] = Encoders.scalaDouble
}

case class Average(var sum: Long, var count: Long)

val spark = SparkSession.builder().appName("UDAFDemo").master("local[*]").getOrCreate()

val ds = Seq(
  Employee("Alice", 50000),
  Employee("Bob", 100000),
  Employee("Charlie", 150000)
).toDS()

spark.udf.register("my_average", MyAverage)

ds.selectExpr("my_average(salary)").show()

spark.stop()

1.3 总结

使用 UDAF 可以快速、高效地计算复杂的数据分析任务，并且可以自定义聚合函数，根据实际情况进行拓展和改进。需要注意的是，在注册和使用 UDAF 的时候，需要按照特定的步骤进行操作，避免出现错误。