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宝安自适应网站建设html的制作网站的优点

news 2025/9/18 2:52:38
宝安自适应网站建设,html的制作网站的优点,做原型交互的网站工具,天津市城市建设档案馆网站大纲 UDAF入参并非表中一行（Row）的集合计算每个人考了几门课计算每门课有几个人考试计算每个人的平均分计算每课的平均分计算每个人的最高分和最低分 入参是表中一行（Row）的集合计算每个人的最高分、最低分以及所属的课程计算每课…

大纲

  • UDAF
    • 入参并非表中一行（Row）的集合
      • 计算每个人考了几门课
      • 计算每门课有几个人考试
      • 计算每个人的平均分
      • 计算每课的平均分
      • 计算每个人的最高分和最低分
    • 入参是表中一行（Row）的集合
      • 计算每个人的最高分、最低分以及所属的课程
      • 计算每课的最高分数、最低分数以及所属人
  • 完整代码
    • 入参并非表中一行（Row）的集合
    • 入参是表中一行（Row）的集合

在前面几篇文章中，我们学习了非聚合类的用户自定义函数。这节我们将介绍最简单的聚合函数UDAF。
在这里插入图片描述

UDAF

我们对比下UDAF和UDF的定义

def udaf(f: Union[Callable, AggregateFunction, Type] = None,input_types: Union[List[DataType], DataType, str, List[str]] = None,result_type: Union[DataType, str] = None, accumulator_type: Union[DataType, str] = None,deterministic: bool = None, name: str = None,func_type: str = "general") -> Union[UserDefinedAggregateFunctionWrapper, Callable]:

def udf(f: Union[Callable, ScalarFunction, Type] = None,input_types: Union[List[DataType], DataType, str, List[str]] = None,result_type: Union[DataType, str] = None,deterministic: bool = None, name: str = None, func_type: str = "general",udf_type: str = None) -> Union[UserDefinedScalarFunctionWrapper, Callable]:

可以发现：

  • udaf比udf多了一个参数accumulator_type
  • udaf比udf少了一个参数udf_type

accumulator中文是“累加器”。我们可以将其看成聚合过后（比如GroupBy）的成批数据，每批都要走一次函数。
举一个例子：我们对图中左侧的成绩单，使用人名（name）进行聚类，然后计算出最高分数。即算出每个人考出的最高分数是多少。
在这里插入图片描述
如图所示，聚合后的数据每个都会经过accumulator计算。计算出来的值的类型就是accumulator_type。这个类型的数据是中间态，它并不是最终UDAF返回的数据类型——result_type。具体这块的知识我们会在后面讲解。
为了方便讲解，我们就以上面例子来讲解其使用。先贴出准备的代码：

from pyflink.common import Configuration
from pyflink.table import (EnvironmentSettings, TableEnvironment, Schema)
from pyflink.table.types import DataTypes
from pyflink.table.table_descriptor import TableDescriptor
from pyflink.table.expressions import lit, col
from pyflink.common import Row
from pyflink.table.udf import udf,udtf,udaf,udtaf
import pandas as pd
from pyflink.table.udf import UserDefinedFunctiondef word_count():config = Configuration()# write all the data to one fileconfig.set_string('parallelism.default', '1')env_settings = EnvironmentSettings \.new_instance() \.in_batch_mode() \.with_configuration(config) \.build()t_env = TableEnvironment.create(env_settings)row_type_tab_source = DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD('name', DataTypes.STRING()), DataTypes.FIELD('score', DataTypes.FLOAT()), DataTypes.FIELD('class', DataTypes.STRING())])students_score = [("张三", 80.0, "English"),("李四", 75.0, "English"),("王五", 90.0, "English"),("赵六", 85.0, "English"),("张三", 60.0, "Math"),("李四", 95.0, "Math"),("王五", 90.0, "Math"),("赵六", 70.0, "Math"),("孙七", 60.0, "Math"),]tab_source = t_env.from_elements(students_score, row_type_tab_source )

我们在tab_source表中录入了学生的成绩信息，其中包括姓名（name）、成绩（score）和科目（class）。

入参并非表中一行（Row）的集合

计算每个人考了几门课

  1. 按姓名（name）聚类
  2. UDTF统计聚类后集合的个数并返回
  3. 别名UDTF返回的列名
  4. select出数据
@udaf(result_type=DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD("count", DataTypes.BIGINT())]), func_type="pandas")def exam_count(pandas_df: pd.DataFrame):return Row(pandas_df.count())tab_student_exam_count = tab_source.group_by(col('name')) \.aggregate(exam_count(col('name')).alias("count")) \.select(col('name'), col('count')) tab_student_exam_count.execute().print()

+--------------------------------+----------------------+
|                           name |                count |
+--------------------------------+----------------------+
|                           孙七 |                    1 |
|                           张三 |                    2 |
|                           李四 |                    2 |
|                           王五 |                    2 |
|                           赵六 |                    2 |
+--------------------------------+----------------------+
5 rows in set

计算每门课有几个人考试

  1. 按姓名（class）聚类
  2. UDTF统计聚类后集合的个数并返回
  3. 别名UDTF返回的列名
  4. select出数据
    @udaf(result_type=DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD("count", DataTypes.BIGINT())]), func_type="pandas")def exam_count(pandas_df: pd.DataFrame):return Row(pandas_df.count())tab_class_exam_count = tab_source.group_by(col('class')) \.aggregate(exam_count(col('class')).alias("count")) \.select(col('class'), col('count')) tab_class_exam_count.execute().print()

+--------------------------------+----------------------+
|                          class |                count |
+--------------------------------+----------------------+
|                        English |                    4 |
|                           Math |                    5 |
+--------------------------------+----------------------+
2 rows in set

计算每个人的平均分

  1. 按姓名（name）聚类
  2. UDTF统计聚类后集合的均值并返回
  3. 别名UDTF返回的列名
  4. select出数据
    @udaf(result_type=DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD("avg", DataTypes.FLOAT())]), func_type="pandas")def avg_score(pandas_df: pd.DataFrame):return Row(pandas_df.mean())tab_student_avg_score = tab_source.group_by(col('name')) \.aggregate(avg_score(col('score')).alias("avg")) \.select(col('name'), col('avg')) tab_student_avg_score.execute().print()

+--------------------------------+--------------------------------+
|                           name |                            avg |
+--------------------------------+--------------------------------+
|                           孙七 |                           60.0 |
|                           张三 |                           70.0 |
|                           李四 |                           85.0 |
|                           王五 |                           90.0 |
|                           赵六 |                           77.5 |
+--------------------------------+--------------------------------+
5 rows in set

计算每课的平均分

  1. 按姓名（class）聚类
  2. UDTF统计聚类后集合的均值并返回
  3. 别名UDTF返回的列名
  4. select出数据
    @udaf(result_type=DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD("avg", DataTypes.FLOAT())]), func_type="pandas")def avg_score(pandas_df: pd.DataFrame):return Row(pandas_df.mean())tab_class_avg_score = tab_source.group_by(col('class')) \.aggregate(avg_score(col('score')).alias("avg")) \.select(col('class'), col('avg')) tab_class_avg_score.execute().print()

+--------------------------------+--------------------------------+
|                          class |                            avg |
+--------------------------------+--------------------------------+
|                        English |                           82.5 |
|                           Math |                           75.0 |
+--------------------------------+--------------------------------+
2 rows in set

计算每个人的最高分和最低分

  1. 按姓名（name）聚类
  2. UDTF统计聚类后集合的最大值和最小值，并返回
  3. 别名UDTF返回的列名
  4. select出数据
    @udaf(result_type=DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD("max", DataTypes.FLOAT()), DataTypes.FIELD("min", DataTypes.FLOAT())]), func_type="pandas")def max_min_score(pandas_df: pd.DataFrame):return Row(pandas_df.max(), pandas_df.min())tab_student_max_min_score = tab_source.group_by(col('name')) \.aggregate(max_min_score(col('score')).alias("max", "min")) \.select(col('name'), col('max'), col('min')) tab_student_max_min_score.execute().print()

+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+
|                           name |                            max |                            min |
+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+
|                           孙七 |                           60.0 |                           60.0 |
|                           张三 |                           80.0 |                           60.0 |
|                           李四 |                           95.0 |                           75.0 |
|                           王五 |                           90.0 |                           90.0 |
|                           赵六 |                           85.0 |                           70.0 |
+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+
5 rows in set

入参是表中一行（Row）的集合

计算每个人的最高分、最低分以及所属的课程

  1. 按姓名（name）聚类
  2. UDTF统计聚类后集合中分数最大值、最小值；分数最大值所在行的课程名，和分数最小值所在行的课程名，并返回
  3. 别名UDTF返回的列名
  4. select出数据
    @udaf(result_type=DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD("max", DataTypes.FLOAT()), DataTypes.FIELD("max tag", DataTypes.STRING()), DataTypes.FIELD("min", DataTypes.FLOAT()), DataTypes.FIELD("min tag", DataTypes.STRING())]), func_type="pandas")def max_min_score_with_class(pandas_df: pd.DataFrame):return Row(pandas_df["score"].max(), pandas_df.loc[pandas_df["score"].idxmax(), "class"], pandas_df["score"].min(), pandas_df.loc[pandas_df["score"].idxmin(), "class"])tab_student_max_min_score = tab_source.group_by(col('name')) \.aggregate(max_min_score_with_class.alias("max", "class(max)", "min", "class(min)")) \.select(col('name'), col('max'), col('class(max)'), col('min'), col('class(min)')) tab_student_max_min_score.execute().print()

+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+
|                           name |                            max |                     class(max) |                            min |                     class(min) |
+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+
|                           孙七 |                           60.0 |                           Math |                           60.0 |                           Math |
|                           张三 |                           80.0 |                        English |                           60.0 |                           Math |
|                           李四 |                           95.0 |                           Math |                           75.0 |                        English |
|                           王五 |                           90.0 |                        English |                           90.0 |                        English |
|                           赵六 |                           85.0 |                        English |                           70.0 |                           Math |
+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+
5 rows in set

计算每课的最高分数、最低分数以及所属人

  1. 按姓名（class）聚类
  2. UDTF统计聚类后集合中分数最大值、最小值；分数最大值所在行的人名，和分数最小值所在行的人名，并返回
  3. 别名UDTF返回的列名
  4. select出数据
    @udaf(result_type=DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD("max", DataTypes.FLOAT()), DataTypes.FIELD("max tag", DataTypes.STRING()), DataTypes.FIELD("min", DataTypes.FLOAT()), DataTypes.FIELD("min tag", DataTypes.STRING())]), func_type="pandas")def max_min_score_with_name(pandas_df: pd.DataFrame):return Row(pandas_df["score"].max(), pandas_df.loc[pandas_df["score"].idxmax(), "name"], pandas_df["score"].min(), pandas_df.loc[pandas_df["score"].idxmin(), "name"])tab_class_max_min_score = tab_source.group_by(col('class')) \.aggregate(max_min_score_with_name.alias("max", "name(max)", "min", "name(min)")) \.select(col('class'), col('max'), col('name(max)'), col('min'), col('name(min)')) tab_class_max_min_score.execute().print()

+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+
|                          class |                            max |                      name(max) |                            min |                      name(min) |
+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+
|                        English |                           90.0 |                           王五 |                           75.0 |                           李四 |
|                           Math |                           95.0 |                           李四 |                           60.0 |                           张三 |
+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+--------------------------------+
2 rows in set

完整代码

入参并非表中一行（Row）的集合

from pyflink.common import Configuration
from pyflink.table import (EnvironmentSettings, TableEnvironment, Schema)
from pyflink.table.types import DataTypes
from pyflink.table.table_descriptor import TableDescriptor
from pyflink.table.expressions import lit, col
from pyflink.common import Row
from pyflink.table.udf import udf,udtf,udaf,udtaf
import pandas as pd
from pyflink.table.udf import UserDefinedFunctiondef word_count():config = Configuration()# write all the data to one fileconfig.set_string('parallelism.default', '1')env_settings = EnvironmentSettings \.new_instance() \.in_batch_mode() \.with_configuration(config) \.build()t_env = TableEnvironment.create(env_settings)row_type_tab_source = DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD('name', DataTypes.STRING()), DataTypes.FIELD('score', DataTypes.FLOAT()), DataTypes.FIELD('class', DataTypes.STRING())])students_score = [("张三", 80.0, "English"),("李四", 75.0, "English"),("王五", 90.0, "English"),("赵六", 85.0, "English"),("张三", 60.0, "Math"),("李四", 95.0, "Math"),("王五", 90.0, "Math"),("赵六", 70.0, "Math"),("孙七", 60.0, "Math"),]tab_source = t_env.from_elements(students_score, row_type_tab_source )@udaf(result_type=DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD("count", DataTypes.BIGINT())]), func_type="pandas")def exam_count(pandas_df: pd.DataFrame):return Row(pandas_df.count())tab_student_exam_count = tab_source.group_by(col('name')) \.aggregate(exam_count(col('name')).alias("count")) \.select(col('name'), col('count')) tab_student_exam_count.execute().print()tab_class_exam_count = tab_source.group_by(col('class')) \.aggregate(exam_count(col('class')).alias("count")) \.select(col('class'), col('count')) tab_class_exam_count.execute().print()@udaf(result_type=DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD("avg", DataTypes.FLOAT())]), func_type="pandas")def avg_score(pandas_df: pd.DataFrame):return Row(pandas_df.mean())tab_student_avg_score = tab_source.group_by(col('name')) \.aggregate(avg_score(col('score')).alias("avg")) \.select(col('name'), col('avg')) tab_student_avg_score.execute().print()tab_class_avg_score = tab_source.group_by(col('class')) \.aggregate(avg_score(col('score')).alias("avg")) \.select(col('class'), col('avg')) tab_class_avg_score.execute().print()@udaf(result_type=DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD("max", DataTypes.FLOAT()), DataTypes.FIELD("min", DataTypes.FLOAT())]), func_type="pandas")def max_min_score(pandas_df: pd.DataFrame):return Row(pandas_df.max(), pandas_df.min())tab_student_max_min_score = tab_source.group_by(col('name')) \.aggregate(max_min_score(col('score')).alias("max", "min")) \.select(col('name'), col('max'), col('min')) tab_student_max_min_score.execute().print()if __name__ == '__main__':word_count()

入参是表中一行（Row）的集合

from pyflink.common import Configuration
from pyflink.table import (EnvironmentSettings, TableEnvironment, Schema)
from pyflink.table.types import DataTypes
from pyflink.table.table_descriptor import TableDescriptor
from pyflink.table.expressions import lit, col
from pyflink.common import Row
from pyflink.table.udf import udf,udtf,udaf,udtaf
import pandas as pd
from pyflink.table.udf import UserDefinedFunctiondef word_count():config = Configuration()# write all the data to one fileconfig.set_string('parallelism.default', '1')env_settings = EnvironmentSettings \.new_instance() \.in_batch_mode() \.with_configuration(config) \.build()t_env = TableEnvironment.create(env_settings)row_type_tab_source = DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD('name', DataTypes.STRING()), DataTypes.FIELD('score', DataTypes.FLOAT()), DataTypes.FIELD('class', DataTypes.STRING())])students_score = [("张三", 80.0, "English"),("李四", 75.0, "English"),("王五", 90.0, "English"),("赵六", 85.0, "English"),("张三", 60.0, "Math"),("李四", 95.0, "Math"),("王五", 90.0, "Math"),("赵六", 70.0, "Math"),("孙七", 60.0, "Math"),]tab_source = t_env.from_elements(students_score, row_type_tab_source )@udaf(result_type=DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD("max", DataTypes.FLOAT()), DataTypes.FIELD("max tag", DataTypes.STRING()), DataTypes.FIELD("min", DataTypes.FLOAT()), DataTypes.FIELD("min tag", DataTypes.STRING())]), func_type="pandas")def max_min_score_with_class(pandas_df: pd.DataFrame):return Row(pandas_df["score"].max(), pandas_df.loc[pandas_df["score"].idxmax(), "class"], pandas_df["score"].min(), pandas_df.loc[pandas_df["score"].idxmin(), "class"])tab_student_max_min_score = tab_source.group_by(col('name')) \.aggregate(max_min_score_with_class.alias("max", "class(max)", "min", "class(min)")) \.select(col('name'), col('max'), col('class(max)'), col('min'), col('class(min)')) tab_student_max_min_score.execute().print()@udaf(result_type=DataTypes.ROW([DataTypes.FIELD("max", DataTypes.FLOAT()), DataTypes.FIELD("max tag", DataTypes.STRING()), DataTypes.FIELD("min", DataTypes.FLOAT()), DataTypes.FIELD("min tag", DataTypes.STRING())]), func_type="pandas")def max_min_score_with_name(pandas_df: pd.DataFrame):return Row(pandas_df["score"].max(), pandas_df.loc[pandas_df["score"].idxmax(), "name"], pandas_df["score"].min(), pandas_df.loc[pandas_df["score"].idxmin(), "name"])tab_class_max_min_score = tab_source.group_by(col('class')) \.aggregate(max_min_score_with_name.alias("max", "name(max)", "min", "name(min)")) \.select(col('class'), col('max'), col('name(max)'), col('min'), col('name(min)')) tab_class_max_min_score.execute().print()if __name__ == '__main__':word_count()
http://www.yayakq.cn/news/357902/

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