一 自定義函式UDF

在Spark中，也支援Hive中的自定義函式。自定義函式大致可以分為三種：

• UDF(User-Defined-Function)，即最基本的自定義函式，類似to_char,to_date等
• UDAF（User- Defined Aggregation Funcation），使用者自定義聚合函式，類似在group by之後使用的sum,avg等
• UDTF(User-Defined Table-Generating Functions),使用者自定義生成函式，有點像stream裡面的flatMap

自定義一個UDF函式需要繼承UserDefinedAggregateFunction類，並實現其中的8個方法

示例

import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.expressions.{MutableAggregationBuffer, UserDefinedAggregateFunction}
import org.apache.spark.sql.types.{DataType, StringType, StructField, StructType}

object GetDistinctCityUDF extends UserDefinedAggregateFunction{
  /**
    * 輸入的資料型別
    * */
  override def inputSchema: StructType = StructType(
    StructField("status",StringType,true) :: Nil
  )
  /**
    * 快取欄位型別
    * */
  override def bufferSchema: StructType = {
    StructType(
      Array(
        StructField("buffer_city_info",StringType,true)
      )
    )
  }
/**
  * 輸出結果型別
  * */
  override def dataType: DataType = StringType
/**
  * 輸入型別和輸出型別是否一致
  * */
  override def deterministic: Boolean = true
/**
  * 對輔助欄位進行初始化
  * */
  override def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {
    buffer.update(0,"")
  }
/**
  *修改輔助欄位的值
  * */
  override def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {
    //獲取最後一次的值
    var last_str = buffer.getString(0)
    //獲取當前的值
    val current_str = input.getString(0)
    //判斷最後一次的值是否包含當前的值
    if(!last_str.contains(current_str)){
      //判斷是否是第一個值，是的話走if賦值，不是的話走else追加
      if(last_str.equals("")){
        last_str = current_str
      }else{
        last_str += "," + current_str
      }
    }
    buffer.update(0,last_str)

  }
/**
  *對分割槽結果進行合併
  * buffer1是機器hadoop1上的結果
  * buffer2是機器Hadoop2上的結果
  * */
  override def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = {
    var buf1 = buffer1.getString(0)
    val buf2 = buffer2.getString(0)
    //將buf2裡面存在的資料而buf1裡面沒有的資料追加到buf1
    //buf2的資料按照，進行切分
    for(s <- buf2.split(",")){
      if(!buf1.contains(s)){
        if(buf1.equals("")){
          buf1 = s
        }else{
          buf1 += s
        }
      }
    }
    buffer1.update(0,buf1)
  }
/**
  * 最終的計算結果
  * */
  override def evaluate(buffer: Row): Any = {
    buffer.getString(0)
  }
}

註冊自定義的UDF函式為臨時函式

def main(args: Array[String]): Unit = {
    /**
      * 第一步 建立程式入口
      */
    val conf = new SparkConf().setAppName("AralHotProductSpark")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val hiveContext = new HiveContext(sc)
　　//註冊成為臨時函式
    hiveContext.udf.register("get_distinct_city",GetDistinctCityUDF)
　　//註冊成為臨時函式
    hiveContext.udf.register("get_product_status",(str:String) =>{
      var status = 0
      for(s <- str.split(",")){
        if(s.contains("product_status")){
          status = s.split(":")(1).toInt
        }
      }
    })
}

二開窗函式

row_number() 開窗函式是按照某個欄位分組，然後取另一欄位的前幾個的值，相當於分組取topN

如果SQL語句裡面使用到了開窗函式，那麼這個SQL語句必須使用HiveContext來執行，HiveContext預設情況下在本地無法建立。

開窗函式格式：

row_number() over (partitin by XXX order by XXX)

java:

 SparkConf conf = new SparkConf();
   conf.setAppName("windowfun");
   JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
   HiveContext hiveContext = new HiveContext(sc);
   hiveContext.sql("use spark");
   hiveContext.sql("drop table if exists sales");
   hiveContext.sql("create table if not exists sales (riqi string,leibie string,jine Int) "
      + "row format delimited fields terminated by '\t'");
   hiveContext.sql("load data local inpath '/root/test/sales' into table sales");
   /**
    * 開窗函式格式：
    * 【 rou_number() over (partitin by XXX order by XXX) 】
    */
   DataFrame result = hiveContext.sql("select riqi,leibie,jine "
             + "from ("
            + "select riqi,leibie,jine,"
           + "row_number() over (partition by leibie order by jine desc) rank "
            + "from sales) t "
         + "where t.rank<=3");
   result.show();
   sc.stop();

scala:

 val conf = new SparkConf()
 conf.setAppName("windowfun")
 val sc = new SparkContext(conf)
 val hiveContext = new HiveContext(sc)
 hiveContext.sql("use spark");
 hiveContext.sql("drop table if exists sales");
 hiveContext.sql("create table if not exists sales (riqi string,leibie string,jine Int) "
  + "row format delimited fields terminated by '\t'");
 hiveContext.sql("load data local inpath '/root/test/sales' into table sales");
 /**
  * 開窗函式格式：
  * 【 rou_number() over (partitin by XXX order by XXX) 】
  */
 val result = hiveContext.sql("select riqi,leibie,jine "
       + "from ("
    + "select riqi,leibie,jine,"
    + "row_number() over (partition by leibie order by jine desc) rank "
    + "from sales) t "
   + "where t.rank<=3");
 result.show();
 sc.stop()