Spark SQL 高级函数与 UDF/UDAF 开发实践 - 智猿学院-IT界的百科全书

好的，各位观众老爷，大家好！今天咱们聊聊 Spark SQL 的那些高级玩意儿，还有 UDF/UDAF 的开发实战，保证让大家听得懂，学得会，还能乐出声儿来！😁

*开场白：Spark SQL，不止是 SELECT FROM table**

说起 Spark SQL，很多人的第一反应就是：哦，不就是用 SQL 查数据吗？SELECT * FROM table，简单粗暴！没错，这是 Spark SQL 的基本功，但就像练武功一样，光会扎马步可不行，还得学点厉害的招式，才能在数据江湖里横着走。😎

Spark SQL 的高级函数和 UDF/UDAF，就是这些厉害的招式，它们能让你的数据处理更高效，更灵活，更能满足各种奇葩的需求。想象一下，如果只会 SELECT *，那遇到以下场景：

需要对数据进行复杂的转换和计算，内置函数不够用怎么办？
需要自定义一些业务逻辑，比如根据用户 IP 判断所在城市？
需要对分组数据进行自定义聚合，比如计算每个用户的购买行为偏好？

这时候，你就需要高级函数和 UDF/UDAF 来救场了！ 💪

第一章：高级函数，让 SQL 飞起来

Spark SQL 内置了大量的函数，涵盖了各种数据类型和操作，像什么字符串处理、日期时间处理、数学计算等等，应有尽有。但有时候，内置函数还是不够用，需要一些更高级、更灵活的函数。

1.1 窗口函数：分组排序，计算神器

窗口函数（Window Functions）是 Spark SQL 的一大亮点，它可以在分组的基础上进行排序、计算，简直是数据分析的神器！比如，你想计算每个部门员工的工资排名，或者计算每个用户最近 30 天的消费总额，用窗口函数简直不要太方便。

语法结构：

function_name(argument1, argument2, ...) OVER (
  [PARTITION BY column1, column2, ...]
  [ORDER BY column3 [ASC | DESC], ...]
  [ROWS | RANGE BETWEEN frame_start AND frame_end]
)

解释一下：

function_name: 你要用的窗口函数，比如 RANK(), DENSE_RANK(), ROW_NUMBER(), SUM(), AVG(), LAG(), LEAD() 等等。
PARTITION BY: 分组的列，相当于 SQL 中的 GROUP BY。
ORDER BY: 排序的列，决定了窗口函数计算的顺序。
ROWS | RANGE BETWEEN frame_start AND frame_end: 窗口的范围，也就是当前行前后多少行参与计算。

举个栗子：

假设我们有一张员工工资表 employee，包含 department (部门), name (姓名), salary (工资) 三列。

department	name	salary
技术部	张三	8000
技术部	李四	9000
技术部	王五	10000
销售部	赵六	7000
销售部	钱七	8000
销售部	孙八	9000

需求： 计算每个部门员工的工资排名。

SQL：

SELECT
    department,
    name,
    salary,
    RANK() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS salary_rank
FROM
    employee;

结果：

department	name	salary	salary_rank
技术部	王五	10000	1
技术部	李四	9000	2
技术部	张三	8000	3
销售部	孙八	9000	1
销售部	钱七	8000	2
销售部	赵六	7000	3

是不是很简单？ 窗口函数就像一个滑动窗口，在每一组数据上滑动，进行计算，简直不要太强大！ 🚀

1.2 高阶函数：函数式编程的魅力

Spark SQL 还支持一些高阶函数（Higher-Order Functions），这些函数可以接受其他函数作为参数，实现更复杂的逻辑。比如，transform(), filter(), aggregate() 等等。

举个栗子：

假设我们有一张商品表 product，包含 id (商品ID), name (商品名称), prices (价格列表) 三列。 prices 是一个数组，存储了商品的历史价格。

id	name	prices
1	手机	[1000, 1200, 1500]
2	电脑	[5000, 5500, 6000]

需求： 将每个商品的价格列表中的价格都乘以 0.9，也就是打九折。

SQL：

SELECT
    id,
    name,
    transform(prices, price -> price * 0.9) AS discounted_prices
FROM
    product;

结果：

id	name	discounted_prices
1	手机	[900.0, 1080.0, 1350.0]
2	电脑	[4500.0, 4950.0, 5400.0]

解释一下：

transform() 函数接受两个参数：一个是数组 prices，一个是函数 price -> price * 0.9。
price -> price * 0.9 是一个 Lambda 表达式，表示将每个价格都乘以 0.9。

看到了吗？ 高阶函数可以将函数作为参数传递，实现更灵活、更强大的数据处理逻辑。 🤯

第二章：UDF/UDAF，自定义函数，想怎么玩就怎么玩

如果 Spark SQL 内置的函数还不够用，或者你需要自定义一些业务逻辑，那么 UDF/UDAF 就派上用场了。

UDF (User-Defined Function): 用户自定义函数，接受一个或多个输入，返回一个输出。
UDAF (User-Defined Aggregate Function): 用户自定义聚合函数，接受一组输入，返回一个聚合结果。

2.1 UDF：小而美的自定义函数

UDF 主要用于对单行数据进行转换和计算。比如，你可以自定义一个函数，将用户的 IP 地址转换为所在城市，或者将用户的手机号码转换为运营商。

开发步骤：

编写 UDF 函数： 可以使用 Scala, Java, Python 等语言编写 UDF 函数。
注册 UDF 函数： 将 UDF 函数注册到 Spark SQL 中，指定函数名和输入输出类型。
在 SQL 中使用 UDF 函数： 像使用内置函数一样，在 SQL 中调用 UDF 函数。

举个栗子：

需求： 自定义一个 UDF 函数 reverse_string，将字符串反转。

Scala 代码：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

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

    // 定义 UDF 函数
    val reverseString = (str: String) => {
      new StringBuilder(str).reverse.toString
    }

    // 注册 UDF 函数
    spark.udf.register("reverse_string", reverseString)

    // 创建 DataFrame
    import spark.implicits._
    val data = Seq("hello", "world", "spark").toDF("word")

    // 在 SQL 中使用 UDF 函数
    data.createOrReplaceTempView("words")
    val result = spark.sql("SELECT word, reverse_string(word) AS reversed_word FROM words")

    // 打印结果
    result.show()

    spark.stop()
  }
}

结果：

+-----+-------------+
| word|reversed_word|
+-----+-------------+
|hello|       olleh|
|world|       dlrow|
|spark|       kraps|
+-----+-------------+

解释一下：

我们定义了一个 Scala 函数 reverseString，用于将字符串反转。
我们使用 spark.udf.register() 将该函数注册为 UDF，函数名为 reverse_string。
我们在 SQL 中使用 reverse_string(word) 调用该 UDF 函数。

看到了吗？ UDF 可以让你自定义各种各样的函数，满足各种奇葩的需求。 🤪

2.2 UDAF：聚合数据的利器

UDAF 主要用于对分组数据进行自定义聚合。比如，你可以自定义一个函数，计算每个用户的平均消费金额，或者计算每个用户的购买行为偏好。

开发步骤：

定义 UDAF 类： 需要继承 UserDefinedAggregateFunction 类，并实现以下方法：
- inputSchema(): 定义输入数据的 Schema。
- bufferSchema(): 定义中间状态的 Schema。
- dataType(): 定义输出数据的类型。
- deterministic(): 指定函数是否是确定性的，也就是相同的输入是否总是产生相同的输出。
- initialize(): 初始化中间状态。
- update(): 更新中间状态，也就是将新的输入数据合并到中间状态中。
- merge(): 合并两个中间状态。
- evaluate(): 计算最终结果。
注册 UDAF 函数： 将 UDAF 类注册到 Spark SQL 中，指定函数名。
在 SQL 中使用 UDAF 函数： 像使用内置聚合函数一样，在 SQL 中调用 UDAF 函数。

举个栗子：

需求： 自定义一个 UDAF 函数 average，计算一组数据的平均值。

Scala 代码：

import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedAggregateFunction
import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.types._

object AverageUDAF extends UserDefinedAggregateFunction {
  // 输入数据的 Schema
  override def inputSchema: StructType = StructType(StructField("value", DoubleType) :: Nil)

  // 中间状态的 Schema
  override def bufferSchema: StructType = StructType(
    StructField("sum", DoubleType) ::
      StructField("count", LongType) :: Nil
  )

  // 输出数据的类型
  override def dataType: DataType = DoubleType

  // 函数是否是确定性的
  override def deterministic: Boolean = true

  // 初始化中间状态
  override def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {
    buffer(0) = 0.0  // sum
    buffer(1) = 0L   // count
  }

  // 更新中间状态
  override def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {
    if (!input.isNullAt(0)) {
      buffer(0) = buffer.getDouble(0) + input.getDouble(0)  // sum
      buffer(1) = buffer.getLong(1) + 1  // count
    }
  }

  // 合并两个中间状态
  override def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = {
    buffer1(0) = buffer1.getDouble(0) + buffer2.getDouble(0)  // sum
    buffer1(1) = buffer1.getLong(1) + buffer2.getLong(1)  // count
  }

  // 计算最终结果
  override def evaluate(buffer: Row): Any = {
    buffer.getDouble(0) / buffer.getLong(1)  // sum / count
  }
}

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

    // 注册 UDAF 函数
    spark.udf.register("average", AverageUDAF)

    // 创建 DataFrame
    import spark.implicits._
    val data = Seq(1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0).toDF("value")

    // 在 SQL 中使用 UDAF 函数
    data.createOrReplaceTempView("numbers")
    val result = spark.sql("SELECT average(value) AS avg FROM numbers")

    // 打印结果
    result.show()

    spark.stop()
  }
}

结果：

+---+
|avg|
+---+
|3.0|
+---+

解释一下：

我们定义了一个 AverageUDAF 类，继承自 UserDefinedAggregateFunction。
我们实现了 inputSchema(), bufferSchema(), dataType(), deterministic(), initialize(), update(), merge(), evaluate() 等方法。
我们使用 spark.udf.register() 将该 UDAF 类注册为 UDAF，函数名为 average。
我们在 SQL 中使用 average(value) 调用该 UDAF 函数。

看到了吗？ UDAF 可以让你自定义各种各样的聚合函数，实现更复杂的数据分析逻辑。 🤩

第三章：UDF/UDAF 开发注意事项

UDF/UDAF 虽然强大，但在开发和使用过程中，需要注意一些事项，否则可能会遇到性能问题或者其他 Bug。

尽量使用 Spark SQL 内置函数： 内置函数通常经过了优化，性能比 UDF/UDAF 更高。
避免在 UDF/UDAF 中进行 I/O 操作： UDF/UDAF 会在每个数据行上执行，频繁的 I/O 操作会严重影响性能。
UDAF 的 deterministic() 方法要设置正确： 如果函数是确定性的，一定要设置为 true，这样 Spark SQL 可以进行一些优化。
注意 UDF/UDAF 的数据类型： 确保输入输出数据类型与 SQL 中的数据类型一致，否则可能会导致类型转换错误。
谨慎使用 UDF/UDAF： UDF/UDAF 可能会导致 SQL 优化器失效，影响查询性能。

总结：

Spark SQL 的高级函数和 UDF/UDAF，是数据处理的利器，可以让你更高效、更灵活地处理数据，满足各种奇葩的需求。但是，在使用这些工具时，也要注意一些事项，避免踩坑。

希望今天的分享对大家有所帮助，祝大家在数据江湖里玩得开心！ 🥳

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