一.简介

　　Spark的自定义udf和udaf是为了提供函数扩展，Spark本身提供了几十上百个算子，在数据分析的各个方面的常用计算方式都有提到，但计算场景千差万别，算子也不会面面俱到，如何在单机或集群上定义函数就是要重点关注的地方。特别是在集群模式中，函数需要使用spark注册才能在各个节点上使用，因此，udf和udaf就显得比较重要了。

二.设置日志级别

Logger.getLogger("org").setLevel(Level.WARN) // 设置日志级别为WARN

三.创建spark入口

val spark = SparkSession.builder().appName("UdfUdaf").master("local[2]").getOrCreate()
val sc = spark.sparkContext
val sqlContext = spark.sqlContext

四.创建测试数据

val userData = Array(
  "2015,11,www.baidu.com", "2016,14,www.google.com",
  "2017,13,www.apache.com", "2015,21,www.spark.com",
  "2016,32,www.hadoop.com", "2017,18,www.solr.com",
  "2017,14,www.hive.com"
)

val userDataRDD = sc.parallelize(userData) // 转化为RDD
val userDataType = userDataRDD.map(line => {
   val Array(age, id, url) = line.split(",")
   Row(age, id.toInt, url)
})
val structTypes = StructType(Array(
   StructField("age", StringType, true),
   StructField("id", IntegerType, true),
   StructField("url", StringType, true)
))
// RDD转化为DataFrame
val userDataFrame = sqlContext.createDataFrame(userDataType,structTypes)
// 注冊临时表
userDataFrame.createOrReplaceTempView("udf")

五.自定义udf并测试

def isAdult(age : Int) ={
  if(age > 18){
    true
  }else{
    false
  }
}
// 注册udf(方式一)
spark.udf.register("isAdult_1", (id : Int) => if(id > 18) true else false) // 匿名函数
// 注册udf(方式二)
spark.udf.register("isAdult_2", isAdult _) // 预先定义好的普通函数
// 验证udf方式一
val result_1 = sqlContext.sql("select * from udf where isAdult_1(udf.id)")
result_1.show(false)
// 验证udf方式二
val result_2 = sqlContext.sql("select * from udf where isAdult_2(udf.id)")
result_2.show(false)

六.执行结果

　　

七.自定义udaf并测试

object AverageUserDefinedAggregateFunction extends UserDefinedAggregateFunction{
  //聚合函数输入数据结构
  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)
  //结果数据结构
  override def dataType : DataType = DoubleType
  // 是否具有唯一性
  override def deterministic : Boolean = true
  //初始化
  override def initialize(buffer : MutableAggregationBuffer) : Unit = {
    buffer(0) = 0L
    buffer(1) = 0L
  }
  //数据处理 : 必写，其它方法可选，使用默认
  override def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {
    if(input.isNullAt(0)) return
    buffer(0) = buffer.getLong(0) + input.getLong(0) //求和
    buffer(1) = buffer.getLong(1) + 1 //计数
  }
  //合并
  override def merge(bufferLeft: MutableAggregationBuffer, bufferRight: Row): Unit ={
    bufferLeft(0) = bufferLeft.getLong(0) + bufferRight.getLong(0)
    bufferLeft(1) = bufferLeft.getLong(1) + bufferRight.getLong(1)
  }
  //计算结果
  override def evaluate(buffer: Row): Any  = buffer.getLong(0).toDouble / buffer.getLong(1)
}
    /**
      * 测试udaf
      */
    spark.udf.register("average", AverageUserDefinedAggregateFunction)
    spark.sql("select count(*) count,average(age) avg_age from udf").show(false)

八.执行结果

　　

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