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前言

本文介绍如何在Spark Sql和DataFrame中使用UDF，如何利用UDF给一个表或者一个DataFrame根据需求添加几列，并给出了旧版（Spark1.x）和新版（Spark2.x）完整的代码示例。

  • 关于UDF：UDF：User Defined Function，用户自定义函数。

1、创建测试用DataFrame

下面以Spark2.x为例给出代码，关于Spark1.x创建DataFrame可在最后的完整代码里查看。

// 构造测试数据，有两个栏位、名字和年龄
val userData = Array(("Leo", 16), ("Marry", 21), ("Jack", 14), ("Tom", 18))

//创建测试df
val userDF = spark.createDataFrame(userData).toDF("name", "age")
userDF.show
+-----+---+
| name|age|
+-----+---+
| Leo| 16|
|Marry| 21|
| Jack| 14|
| Tom| 18|
+-----+---+
// 注册一张user表
userDF.createOrReplaceTempView("user")

2、Spark Sql用法

2.1 通过匿名函数注册UDF

下面的UDF的功能是计算某列的长度，该列的类型为String

2.1.1 注册

  • Spark2.x:

spark.udf.register("strLen", (str: String) => str.length())

  • Spark1.x:

sqlContext.udf.register("strLen", (str: String) => str.length())

2.2.2 使用

仅以Spark2.x为例

spark.sql("select name,strLen(name) as name_len from user").show
+-----+--------+
| name|name_len|
+-----+--------+
| Leo| 3|
|Marry| 5|
| Jack| 4|
| Tom| 3|
+-----+--------+

2.2 通过实名函数注册UDF

实名函数的注册有点不同，要在后面加 _(注意前面有个空格) 定义一个实名函数

/**
 * 根据年龄大小返回是否成年 成年：true,未成年：false
*/
def isAdult(age: Int) = {
if (age < 18) {
false
} else {
true
}

}

注册（仅以Spark2.x为例）

spark.udf.register("isAdult", isAdult _)

至于使用都是一样的

2.3 关于spark.udf和sqlContext.udf

在Spark2.x里，两者实际最终都是调用的spark.udf sqlContext.udf源码

def udf: UDFRegistration = sparkSession.udf

可以看到调用的是sparkSession的udf，即spark.udf

3、DataFrame用法

DataFrame的udf方法虽然和Spark Sql的名字一样，但是属于不同的类，它在org.apache.spark.sql.functions里，下面是它的用法

3.1注册

import org.apache.spark.sql.functions._
//注册自定义函数（通过匿名函数）
val strLen = udf((str: String) => str.length())
//注册自定义函数（通过实名函数）
val udf_isAdult = udf(isAdult _)

3.2 使用

可通过withColumn和select使用,下面的代码已经实现了给user表添加两列的功能 * 通过看源码，下面的withColumn和select方法Spark2.0.0之后才有的，关于spark1.xDataFrame怎么使用注册好的UDF没有研究

//通过withColumn添加列
userDF.withColumn("name_len", strLen(col("name"))).withColumn("isAdult", udf_isAdult(col("age"))).show
//通过select添加列
userDF.select(col("*"), strLen(col("name")) as "name_len", udf_isAdult(col("age")) as "isAdult").show

结果均为

+-----+---+--------+-------+
| name|age|name_len|isAdult|
+-----+---+--------+-------+
| Leo| 16| 3| false|
|Marry| 21| 5| true|
| Jack| 14| 4| false|
| Tom| 18| 3| true|
+-----+---+--------+-------+

3.3 withColumn和select的区别

可通过withColumn的源码看出withColumn的功能是实现增加一列，或者替换一个已存在的列，他会先判断DataFrame里有没有这个列名，如果有的话就会替换掉原来的列，没有的话就用调用select方法增加一列，所以如果我们的需求是增加一列的话，两者实现的功能一样，且最终都是调用select方法，但是withColumn会提前做一些判断处理，所以withColumn的性能不如select好。 * 注：select方法和sql 里的select一样，如果新增的列名在表里已经存在，那么结果里允许出现两列列名相同但数据不一样，大家可以自己试一下。

/**
 * Returns a new Dataset by adding a column or replacing the existing column that has
 * the same name.
 *
 * @group untypedrel
 * @since 2.0.0
*/
def withColumn(colName: String, col: Column): DataFrame = {
val resolver = sparkSession.sessionState.analyzer.resolver
val output = queryExecution.analyzed.output
val shouldReplace = output.exists(f => resolver(f.name, colName))
if (shouldReplace) {
val columns = output.map { field =>
if (resolver(field.name, colName)) {
col.as(colName)
} else {
Column(field)
}
}
select(columns : _*)
} else {
select(Column("*"), col.as(colName))
}
}

4、完整代码

下面的代码的功能是使用UDF给user表添加两列:name_len、isAdult，每个输出结果都是一样的

+-----+---+--------+-------+
| name|age|name_len|isAdult|
+-----+---+--------+-------+
| Leo| 16| 3| false|
|Marry| 21| 5| true|
| Jack| 14| 4| false|
| Tom| 18| 3| true|
+-----+---+--------+-------+

代码：

package com.dkl.leanring.spark.sql

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.sql.SQLContext
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.sql.SparkSession

/**
 * Spark Sql 用户自定义函数示例
 */
object UdfDemo {

def main(args: Array[String]): Unit = {
oldUdf
newUdf
newDfUdf
oldDfUdf
}

/**
 * 根据年龄大小返回是否成年 成年：true,未成年：false
 */
def isAdult(age: Int) = {
if (age < 18) {
false
} else {
true
}

}

/**
 * 旧版本(Spark1.x)Spark Sql udf示例
 */
def oldUdf() {

//spark 初始化
 val conf = new SparkConf()
.setMaster("local")
.setAppName("oldUdf")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sc)
import sqlContext.implicits._

// 构造测试数据，有两个栏位、名字和年龄
 val userData = Array(("Leo", 16), ("Marry", 21), ("Jack", 14), ("Tom", 18))
//创建测试df
 val userDF = sc.parallelize(userData).toDF("name", "age")
// 注册一张user表
 userDF.registerTempTable("user")

// 注册自定义函数（通过匿名函数）
 sqlContext.udf.register("strLen", (str: String) => str.length())

sqlContext.udf.register("isAdult", isAdult _)
// 使用自定义函数
 sqlContext.sql("select *,strLen(name)as name_len,isAdult(age) as isAdult from user").show
//关闭
 sc.stop()

}

/**
 * 新版本(Spark2.x)Spark Sql udf示例
 */
def newUdf() {
//spark初始化
 val spark = SparkSession.builder().appName("newUdf").master("local").getOrCreate()

// 构造测试数据，有两个栏位、名字和年龄
 val userData = Array(("Leo", 16), ("Marry", 21), ("Jack", 14), ("Tom", 18))

//创建测试df
 val userDF = spark.createDataFrame(userData).toDF("name", "age")

// 注册一张user表
 userDF.createOrReplaceTempView("user")

//注册自定义函数（通过匿名函数）
 spark.udf.register("strLen", (str: String) => str.length())
//注册自定义函数（通过实名函数）
 spark.udf.register("isAdult", isAdult _)
spark.sql("select *,strLen(name) as name_len,isAdult(age) as isAdult from user").show

//关闭
 spark.stop()

}

/**
 * 新版本(Spark2.x)DataFrame udf示例
 */
def newDfUdf() {
val spark = SparkSession.builder().appName("newDfUdf").master("local").getOrCreate()

// 构造测试数据，有两个栏位、名字和年龄
 val userData = Array(("Leo", 16), ("Marry", 21), ("Jack", 14), ("Tom", 18))

//创建测试df
 val userDF = spark.createDataFrame(userData).toDF("name", "age")
import org.apache.spark.sql.functions._
//注册自定义函数（通过匿名函数）
 val strLen = udf((str: String) => str.length())
//注册自定义函数（通过实名函数）
 val udf_isAdult = udf(isAdult _)

//通过withColumn添加列
 userDF.withColumn("name_len", strLen(col("name"))).withColumn("isAdult", udf_isAdult(col("age"))).show
//通过select添加列
 userDF.select(col("*"), strLen(col("name")) as "name_len", udf_isAdult(col("age")) as "isAdult").show

//关闭
 spark.stop()
}
/**
 * 旧版本(Spark1.x)DataFrame udf示例
 * 注意，这里只是用的Spark1.x创建sc的和df的语法，其中注册udf在Spark1.x也是可以使用的的
 * 但是withColumn和select方法Spark2.0.0之后才有的，关于spark1.xDataFrame怎么使用注册好的UDF没有研究
 */
def oldDfUdf() {
//spark 初始化
 val conf = new SparkConf()
.setMaster("local")
.setAppName("oldDfUdf")
val sc = new SparkContext(conf)
val sqlContext = new SQLContext(sc)
import sqlContext.implicits._

// 构造测试数据，有两个栏位、名字和年龄
 val userData = Array(("Leo", 16), ("Marry", 21), ("Jack", 14), ("Tom", 18))
//创建测试df
 val userDF = sc.parallelize(userData).toDF("name", "age")
import org.apache.spark.sql.functions._
//注册自定义函数（通过匿名函数）
 val strLen = udf((str: String) => str.length())
//注册自定义函数（通过实名函数）
 val udf_isAdult = udf(isAdult _)

//通过withColumn添加列
 userDF.withColumn("name_len", strLen(col("name"))).withColumn("isAdult", udf_isAdult(col("age"))).show
//通过select添加列
 userDF.select(col("*"), strLen(col("name")) as "name_len", udf_isAdult(col("age")) as "isAdult").show

//关闭
 sc.stop()
}

}


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