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1 定义UDF函数
1.1 返回值是数组类型的UDF定义
1.2 返回字典类型的UDF定义
2 窗口函数
1 定义UDF函数
目前python仅支持UDF
两种定义方式：
1. sparksession.udf.register()
注册的UDF可以用于DSL和SQL
返回值用于DSL风格，传参内给的名字用于SQL风格
方法一语法：
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
2.pyspark.sql.functions.udf
仅能用于DSL风格
方式二语法：
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
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StringType, IntegerType
from pyspark.sql import functions as F
if __name__ == '__main__':
# 构建执行环境入口对象SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("test").master("local[*]").getOrCreate()
sc = spark.sparkContext
# 构建一个RDD
rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]).map(lambda x: [x])
df = rdd.toDF(["num"])
def num_ride_10(num):
return num * 10
# 参数1： 注册的UDF名称， 这个udf名称，仅可以用于SQL风格
# 参数2： UDF处理逻辑，是一个单独的方法
# 参数3： 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返回值一样
# 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，通过返回值对象用的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()
# 方式2注册， 仅能用于DSL风格
udf_3 = F.udf(num_ride_10, IntegerType())
df.select(udf_3(df['num'])).show()
# 输出
+---------+
|udf1(num)|
+---------+
| 10|
| 20|
| 30|
| 40|
| 50|
| 60|
| 70|
+---------+
+---------+
|udf1(num)|
+---------+
| 10|
| 20|
| 30|
| 40|
| 50|
| 60|
| 70|
+---------+
+----------------+
|num_ride_10(num)|
+----------------+
| 10|
| 20|
| 30|
| 40|
| 50|
| 60|
| 70|
+----------------+
1.1 返回值是数组类型的UDF定义
# coding:utf8
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StringType, IntegerType, ArrayType
from pyspark.sql import functions as F
if __name__ == '__main__':
# 构建执行环境入口对象SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("test").master("local[*]").getOrCreate()
sc = spark.sparkContext
# 构建一个RDD
rdd = sc.parallelize([["hadoop spark flink"], ["hadoop flink java"]])
df = rdd.toDF(["line"])
# 注册 UDF
def split_line(data):
return data.split(" ") # 返回值是一个数组对象
# 方式1 构建UDF
udf1 = spark.udf.register('udf1', split_line, ArrayType(StringType()))
# DSL风格
df.select(udf1(df["line"])).show()
# SQL风格
df.createTempView("line")
spark.sql("SELECT udf1(line) FROM line").show(truncate=False)
# 方式2构建
udf3 = F.udf(split_line, ArrayType(StringType()))
df.select(udf3(df["line"])).show()
# 输出
+--------------------+
| udf1(line)|
+--------------------+
|[hadoop, spark, f...|
|[hadoop, flink, j...|
+--------------------+
+----------------------+
|udf1(line) |
+----------------------+
|[hadoop, spark, flink]|
|[hadoop, flink, java] |
+----------------------+
+--------------------+
| split_line(line)|
+--------------------+
|[hadoop, spark, f...|
|[hadoop, flink, j...|
+--------------------+1.2 返回字典类型的UDF定义
# coding:utf8
import string
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StringType, IntegerType, ArrayType
from pyspark.sql import functions as F
if __name__ == '__main__':
# 构建执行环境入口对象SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("test").master("local[*]").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"])
def process(data):
return {"num":data, "letters": string.ascii_letters[data]}
# UDF的返回值是字典的话，需要用 StructType来接受
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)
# 输出结果
+---------+
|udf1(num)|
+---------+
|{1, b} |
|{2, c} |
|{3, d} |
+---------+
+---------+
|udf1(num)|
+---------+
|{1, b} |
|{2, c} |
|{3, d} |
+---------+
2 窗口函数
开窗函数的引入是为了既显示聚集前的数据，又显示聚集后的数据。即在每一行的最后一列添加聚合函数的结果。开窗用于为定义一个窗口（这里的窗口是指运算将要操作的行的集合），它对一组值进行操作，不需要使用GROUP BY 子句 对数据进行分组，能够在同一行中同时返回基础行的列和聚合列
聚合函数 和 开窗函数
聚合函数是将多行变成一行，count,acg....
开窗函数是将一行变成多行
聚合函数如果要显示其他的列必须将列加入到 group by中
开窗函数可以不使用group by, 直接将所有信息显示出来
开窗函数分类
1.聚合开窗函数
聚合函数（列）OVER(选项），这里的选项可以是PARTITION BY 子句， 但不可以是 ORDER BY 句子
2.排序开窗函数
排序函数（列）OVER(选项）,这里的选项可以是ORDER BY 子句 ，也可以是OVER（ PARTITION BY子句 ORDER BY 子句 ），但不可以是PARTITION BY 子句文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-463143.html
3.分区类型NTIL的窗口函数文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-463143.html
# coding:utf8
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StringType, IntegerType, ArrayType
from pyspark.sql import functions as F
if __name__ == '__main__':
# 构建执行环境入口对象SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("test").master("local[*]").getOrCreate()
sc = spark.sparkContext
rdd = sc.parallelize([
("张三", "class_1", 99),
("张1", "class_2", 19),
("张2", "class_2", 19),
("张3", "class_2", 29),
("张4", "class_3", 49),
("张5", "class_3", 12),
("张6", "class_3", 14),
("张7", "class_3", 32),
("张8", "class_3", 22),
("张22", "class_4", 24),
("张11", "class_4", 49)
])
schema = StructType().add("name", StringType()).\
add("class", StringType()).\
add("score", IntegerType())
df = rdd.toDF(schema=schema)
df.createTempView("stu")
# 聚合窗口函数 的展示
spark.sql(
"""
SELECT *, avg(score) OVER() AS avg_score FROM stu
"""
).show()
# 排序相关的 窗口函数计算
# RANK over ,DENSE_RANK over ROW_NUMBER over
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()
# NTILE
spark.sql("""
SELECT *, NTILE(6) OVER(ORDER BY score DESC) from stu
""").show()
# 输出
+----+-------+-----+-----------------+
|name| class|score| avg_score|
+----+-------+-----+-----------------+
|张三|class_1| 99|33.45454545454545|
| 张1|class_2| 19|33.45454545454545|
| 张2|class_2| 19|33.45454545454545|
| 张3|class_2| 29|33.45454545454545|
| 张4|class_3| 49|33.45454545454545|
| 张5|class_3| 12|33.45454545454545|
| 张6|class_3| 14|33.45454545454545|
| 张7|class_3| 32|33.45454545454545|
| 张8|class_3| 22|33.45454545454545|
|张22|class_4| 24|33.45454545454545|
|张11|class_4| 49|33.45454545454545|
+----+-------+-----+-----------------+
+----+-------+-----+---------------+----------+----+
|name| class|score|row_number_rank|dense_rank|rank|
+----+-------+-----+---------------+----------+----+
|张三|class_1| 99| 1| 1| 11|
| 张3|class_2| 29| 5| 1| 7|
| 张1|class_2| 19| 8| 2| 3|
| 张2|class_2| 19| 9| 2| 3|
| 张4|class_3| 49| 2| 1| 9|
| 张7|class_3| 32| 4| 2| 8|
| 张8|class_3| 22| 7| 3| 5|
| 张6|class_3| 14| 10| 4| 2|
| 张5|class_3| 12| 11| 5| 1|
|张11|class_4| 49| 3| 1| 9|
|张22|class_4| 24| 6| 2| 6|
+----+-------+-----+---------------+----------+----+
+----+-------+-----+-----------------------------------------------------------------------------------------------+
|name| class|score|ntile(6) OVER (ORDER BY score DESC NULLS LAST ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW)|
+----+-------+-----+-----------------------------------------------------------------------------------------------+
|张三|class_1| 99| 1|
| 张4|class_3| 49| 1|
|张11|class_4| 49| 2|
| 张7|class_3| 32| 2|
| 张3|class_2| 29| 3|
|张22|class_4| 24| 3|
| 张8|class_3| 22| 4|
| 张1|class_2| 19| 4|
| 张2|class_2| 19| 5|
| 张6|class_3| 14| 5|
| 张5|class_3| 12| 6|
+----+-------+-----+-----------------------------------------------------------------------------------------------+到了这里，关于SparkSQL函数定义——UDF函数，窗口函数的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
