Spark UDFUtils
这里存放的是我在开发中常用的一些工具类,处理手段
UDFUtils
Spark SQL
本人SparkSQL 常用的是DSL语法,纯SQL调试很不方便,因此这里也不贴使用SQL的代码了
根据特定格式,按照列名union不同的DataFrame
/** * * @param litList 指定列名的填充值* @param litValue 填充值* @param data 复数的dataframe* @return DataFrame*/def concatByName(litList: Seq[(String,Any)],litValue:Any, data: DataFrame*): DataFrame = {val total: Set[String] = data.map(_.columns.toSet).reduce(_ ++ _)val litCols= litList.map(_._1).toSetval litMaps=litList.toMapdef _func(Cols: Set[String], allCols: Set[String]) = {allCols.toList.map(tmp => {if (Cols.contains(tmp))col(tmp)else if (litCols.contains(tmp))lit(litMaps.get(tmp).get).as(tmp)elselit(litValue).as(tmp)})}data.reduce((t1, t2) => {val cols1 = t1.columns.toSetval cols2 = t2.columns.toSett1.select(_func(cols1, total): _*).unionByName(t2.select(_func(cols2, total): _*))})}
for example:UDFUtils.concatByName(Seq(("tag_id","null"),("game_id","null")),-1, avg_event, trigger_event, tagResult)
使用UDAF开窗
/**
* 网上随便找的弱类型UDAF的代码
*
*/
class AverageUserDefinedAggregateFunction extends UserDefinedAggregateFunction {// 聚合函数的输入数据结构override def inputSchema: StructType = StructType(StructField("input", LongType) :: Nil)// 缓存区数据结构override def bufferSchema: StructType = StructType(StructField("sum", LongType) :: StructField("count", LongType) :: Nil)// 聚合函数返回值数据结构override def dataType: DataType = DoubleType// 聚合函数是否是幂等的,即相同输入是否总是能得到相同输出override def deterministic: Boolean = true// 初始化缓冲区override def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {buffer(0) = 0Lbuffer(1) = 0L}// 给聚合函数传入一条新数据进行处理override def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {if (input.isNullAt(0)) returnbuffer(0) = buffer.getLong(0) + input.getLong(0)buffer(1) = buffer.getLong(1) + 1}// 合并聚合函数缓冲区override def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = {buffer1(0) = buffer1.getLong(0) + buffer2.getLong(0)buffer1(1) = buffer1.getLong(1) + buffer2.getLong(1)}// 计算最终结果override def evaluate(buffer: Row): Any = buffer.getLong(0).toDouble / buffer.getLong(1)}
PS:开窗函数要使用弱类型的UDAF,即继承上面代码的UserDefinedAggregateFunction。使用强类型的UDAF会报错。
//DSL 注册UDAF
val testUDAF = new AverageUserDefinedAggregateFunction()
//开窗使用
df.select(test($"input").over(Windows.partitionBy($"date",$"row_number").orderBy(asc("time_stamp")预约元数据表)))
测试了几次发现使用开窗函数执行UDAF时是不执行merge操作的,如果要使用merge操作处理一些逻辑,请使用groupBy
group限定在一个分区中
有些业务可能需要在groupByKey后对分组后的数据进行前后记录的比对,通常的groupByKey后是在不同task上执行的,在计算完成后执行merge操作合并,比如我们想将一些时间戳数据放到一个分组项内进行前后比对,算出时间差(不用开窗的情况下)
-
我在大部分网上代码看到的操作如下
val testList = kv.flatMapValues(values => { //groupByKey同理//testval list = values.toList.sortBy(t => {t._2})
}
``
上述的方法在数据集比较大且有大量相同key的情况下有可能造成OOM
这里用一个比较取巧的方法
df.sortWithinPartitions($"col_1",$"col_2").groupBy()
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