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SparkSQL 定义UDF函数

方式1语法：
udf对象 = sparksession.udf.register(参数1，参数2，参数3）
参数1：UDF名称，可用于SQL风格
参数2：被注册成UDF的方法名
参数3：声明UDF的返回值类型
udf对象： 返回值对象，是一个UDF对象，可用于DSL风格
方式2语法：
udf对象 = F.udf(参数1， 参数2)
参数1：被注册成UDF的方法名
参数2：声明UDF的返回值类型
udf对象： 返回值对象，是一个UDF对象，可用于DSL风格
其中F是：
from pyspark.sql import functions as F
其中，被注册成UDF的方法名是指具体的计算方法，如：
def add(x, y): x + y
add就是将要被注册成UDF的方法名

  

# coding:utf8
import timefrom pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StringType, IntegerType
import pandas as pd
from pyspark.sql import functions as Fif __name__ == '__main__':# 0. 构建执行环境入口对象SparkSessionspark = SparkSession.builder.\appName("test").\master("local[*]").\config("spark.sql.shuffle.partitions", 2).\getOrCreate()sc = spark.sparkContext# 构建一个RDDrdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]).map(lambda x:[x])df = rdd.toDF(["num"])# TODO 1: 方式1 sparksession.udf.register(), DSL和SQL风格均可以使用# UDF的处理函数def num_ride_10(num):return num * 10# 参数1: 注册的UDF的名称, 这个udf名称, 仅可以用于 SQL风格# 参数2: UDF的处理逻辑, 是一个单独的方法# 参数3: 声明UDF的返回值类型, 注意: UDF注册时候, 必须声明返回值类型, 并且UDF的真实返回值一定要和声明的返回值一致# 返回值对象: 这是一个UDF对象, 仅可以用于 DSL 语法# 当前这种方式定义的UDF, 可以通过参数1的名称用于SQL风格, 通过返回值对象用户DSL风格udf2 = spark.udf.register("udf1", num_ride_10, IntegerType())# SQL风格中使用# selectExpr 以SELECT的表达式执行, 表达式 SQL风格的表达式(字符串)# select方法, 接受普通的字符串字段名, 或者返回值是Column对象的计算df.selectExpr("udf1(num)").show()# DSL 风格中使用# 返回值UDF对象 如果作为方法使用, 传入的参数 一定是Column对象df.select(udf2(df['num'])).show()# TODO 2: 方式2注册, 仅能用于DSL风格udf3 = F.udf(num_ride_10, IntegerType())df.select(udf3(df['num'])).show()df.selectExpr("udf3(num)").show()

 

# coding:utf8
import timefrom pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StringType, IntegerType, ArrayType
import pandas as pd
from pyspark.sql import functions as Fif __name__ == '__main__':# 0. 构建执行环境入口对象SparkSessionspark = SparkSession.builder.\appName("test").\master("local[*]").\config("spark.sql.shuffle.partitions", 2).\getOrCreate()sc = spark.sparkContext# 构建一个RDDrdd = sc.parallelize([["hadoop spark flink"], ["hadoop flink java"]])df = rdd.toDF(["line"])# 注册UDF, UDF的执行函数定义def split_line(data):return data.split(" ")  # 返回值是一个Array对象# TODO1 方式1 构建UDFudf2 = spark.udf.register("udf1", split_line, ArrayType(StringType()))# DLS风格df.select(udf2(df['line'])).show()# SQL风格df.createTempView("lines")spark.sql("SELECT udf1(line) FROM lines").show(truncate=False)# TODO 2 方式2的形式构建UDFudf3 = F.udf(split_line, ArrayType(StringType()))df.select(udf3(df['line'])).show(truncate=False)

 

# coding:utf8
import string
import timefrom pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StringType, IntegerType, ArrayType
import pandas as pd
from pyspark.sql import functions as Fif __name__ == '__main__':# 0. 构建执行环境入口对象SparkSessionspark = SparkSession.builder.\appName("test").\master("local[*]").\config("spark.sql.shuffle.partitions", 2).\getOrCreate()sc = spark.sparkContext# 假设 有三个数字  1 2 3  我们传入数字 ,返回数字所在序号对应的 字母 然后和数字结合形成dict返回# 比如传入1 我们返回 {"num":1, "letters": "a"}rdd = sc.parallelize([[1], [2], [3]])df = rdd.toDF(["num"])# 注册UDFdef process(data):return {"num": data, "letters": string.ascii_letters[data]}"""UDF的返回值是字典的话, 需要用StructType来接收"""udf1 = spark.udf.register("udf1", process, StructType().add("num", IntegerType(), nullable=True).\add("letters", StringType(), nullable=True))df.selectExpr("udf1(num)").show(truncate=False)df.select(udf1(df['num'])).show(truncate=False)

  

 SparkSQL 使用窗口函数

# coding:utf8
# 演示sparksql 窗口函数(开窗函数)
import string
from pyspark.sql import SparkSession
# 导入StructType对象
from pyspark.sql.types import ArrayType, StringType, StructType, IntegerType
import pandas as pd
from pyspark.sql import functions as Fif __name__ == '__main__':spark = SparkSession.builder. \appName("create df"). \master("local[*]"). \config("spark.sql.shuffle.partitions", "2"). \getOrCreate()
sc = spark.sparkContext
rdd = sc.parallelize([('张三', 'class_1', 99),('王五', 'class_2', 35),('王三', 'class_3', 57),('王久', 'class_4', 12),('王丽', 'class_5', 99),('王娟', 'class_1', 90),('王军', 'class_2', 91),('王俊', 'class_3', 33),('王君', 'class_4', 55),('王珺', 'class_5', 66),('郑颖', 'class_1', 11),('郑辉', 'class_2', 33),('张丽', 'class_3', 36),('张张', 'class_4', 79),('黄凯', 'class_5', 90),('黄开', 'class_1', 90),('黄恺', 'class_2', 90),('王凯', 'class_3', 11),('王凯杰', 'class_1', 11),('王开杰', 'class_2', 3),('王景亮', 'class_3', 99)
])
schema = StructType().add("name", StringType()). \add("class", StringType()). \add("score", IntegerType())
df = rdd.toDF(schema)
# 窗口函数只用于SQL风格, 所以注册表先
df.createTempView("stu")
# TODO 聚合窗口
spark.sql("""
SELECT *, AVG(score) OVER() AS avg_score FROM stu
""").show()
# SELECT *, AVG(score) OVER() AS avg_score FROM stu 等同于
# SELECT * FROM stu
# SELECT AVG(score) FROM stu
# 两个SQL的结果集进行整合而来
spark.sql("""
SELECT *, AVG(score) OVER(PARTITION BY class) AS avg_score FROM stu
""").show()
# SELECT *, AVG(score) OVER(PARTITION BY class) AS avg_score FROM stu 等同于
# SELECT * FROM stu
# SELECT AVG(score) FROM stu GROUP BY class
# 两个SQL的结果集进行整合而来
# TODO 排序窗口
spark.sql("""
SELECT *, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY score DESC) AS row_number_rank, 
DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY class ORDER BY score DESC) AS dense_rank, 
RANK() OVER(ORDER BY score) AS rank
FROM stu
""").show()
# TODO NTILE
spark.sql("""
SELECT *, NTILE(6) OVER(ORDER BY score DESC) FROM stu
""").show()

SparkSQL支持UDF和UDAF定义，但在Python中，暂时只能定义UDF
UDF定义支持2种方式, 1:使用SparkSession对象构建. 2: 使用functions包中提供的UDF API构建. 要注意, 方式1可用DSL和SQL风格, 方式2 仅可用于DSL风格
SparkSQL支持窗口函数使用, 常用SQL中的窗口函数均支持, 如聚合窗口\排序窗口\NTILE分组窗口等