自媒体平台注册下载,黑帽seo什么意思,中国科技大学,wordpress 反向代理SparkSQL 定义UDF函数 方式1语法#xff1a; udf对象 sparksession.udf.register(参数1#xff0c;参数2#xff0c;参数3#xff09; 参数1#xff1a;UDF名称#xff0c;可用于SQL风格 参数2#xff1a;被注册成UDF的方法名 参数3#xff1a;声明UDF的返回值类型 ud…SparkSQL 定义UDF函数 方式1语法 udf对象 sparksession.udf.register(参数1参数2参数3 参数1UDF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 方式2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
import timefrom pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StringType, IntegerType
import pandas as pd
from pyspark.sql import functions as Fif __name__ __main__:# 0. 构建执行环境入口对象SparkSessionspark SparkSession.builder.\appName(test).\master(local[*]).\config(spark.sql.shuffle.partitions, 2).\getOrCreate()sc spark.sparkContext# 构建一个RDDrdd sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]).map(lambda x:[x])df rdd.toDF([num])# TODO 1: 方式1 sparksession.udf.register(), DSL和SQL风格均可以使用# UDF的处理函数def num_ride_10(num):return num * 10# 参数1: 注册的UDF的名称, 这个udf名称, 仅可以用于 SQL风格# 参数2: UDF的处理逻辑, 是一个单独的方法# 参数3: 声明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的返回值一致# 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, 通过返回值对象用户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, 接受普通的字符串字段名, 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()# TODO 2: 方式2注册, 仅能用于DSL风格udf3 F.udf(num_ride_10, IntegerType())df.select(udf3(df[num])).show()df.selectExpr(udf3(num)).show()# coding:utf8
import timefrom pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StringType, IntegerType, ArrayType
import pandas as pd
from pyspark.sql import functions as Fif __name__ __main__:# 0. 构建执行环境入口对象SparkSessionspark SparkSession.builder.\appName(test).\master(local[*]).\config(spark.sql.shuffle.partitions, 2).\getOrCreate()sc spark.sparkContext# 构建一个RDDrdd sc.parallelize([[hadoop spark flink], [hadoop flink java]])df rdd.toDF([line])# 注册UDF, UDF的执行函数定义def split_line(data):return data.split( ) # 返回值是一个Array对象# TODO1 方式1 构建UDFudf2 spark.udf.register(udf1, split_line, ArrayType(StringType()))# DLS风格df.select(udf2(df[line])).show()# SQL风格df.createTempView(lines)spark.sql(SELECT udf1(line) FROM lines).show(truncateFalse)# TODO 2 方式2的形式构建UDFudf3 F.udf(split_line, ArrayType(StringType()))df.select(udf3(df[line])).show(truncateFalse) # coding:utf8
import string
import timefrom pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import StructType, StringType, IntegerType, ArrayType
import pandas as pd
from pyspark.sql import functions as Fif __name__ __main__:# 0. 构建执行环境入口对象SparkSessionspark SparkSession.builder.\appName(test).\master(local[*]).\config(spark.sql.shuffle.partitions, 2).\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])# 注册UDFdef process(data):return {num: data, letters: string.ascii_letters[data]}UDF的返回值是字典的话, 需要用StructType来接收udf1 spark.udf.register(udf1, process, StructType().add(num, IntegerType(), nullableTrue).\add(letters, StringType(), nullableTrue))df.selectExpr(udf1(num)).show(truncateFalse)df.select(udf1(df[num])).show(truncateFalse)SparkSQL 使用窗口函数 # coding:utf8
# 演示sparksql 窗口函数(开窗函数)
import string
from pyspark.sql import SparkSession
# 导入StructType对象
from pyspark.sql.types import ArrayType, StringType, StructType, IntegerType
import pandas as pd
from pyspark.sql import functions as Fif __name__ __main__:spark SparkSession.builder. \appName(create df). \master(local[*]). \config(spark.sql.shuffle.partitions, 2). \getOrCreate()
sc spark.sparkContext
rdd sc.parallelize([(张三, class_1, 99),(王五, class_2, 35),(王三, class_3, 57),(王久, class_4, 12),(王丽, class_5, 99),(王娟, class_1, 90),(王军, class_2, 91),(王俊, class_3, 33),(王君, class_4, 55),(王珺, class_5, 66),(郑颖, class_1, 11),(郑辉, class_2, 33),(张丽, class_3, 36),(张张, class_4, 79),(黄凯, class_5, 90),(黄开, class_1, 90),(黄恺, class_2, 90),(王凯, class_3, 11),(王凯杰, class_1, 11),(王开杰, class_2, 3),(王景亮, class_3, 99)
])
schema StructType().add(name, StringType()). \add(class, StringType()). \add(score, IntegerType())
df rdd.toDF(schema)
# 窗口函数只用于SQL风格, 所以注册表先
df.createTempView(stu)
# TODO 聚合窗口
spark.sql(
SELECT *, AVG(score) OVER() AS avg_score FROM stu
).show()
# SELECT *, AVG(score) OVER() AS avg_score FROM stu 等同于
# SELECT * FROM stu
# SELECT AVG(score) FROM stu
# 两个SQL的结果集进行整合而来
spark.sql(
SELECT *, AVG(score) OVER(PARTITION BY class) AS avg_score FROM stu
).show()
# SELECT *, AVG(score) OVER(PARTITION BY class) AS avg_score FROM stu 等同于
# SELECT * FROM stu
# SELECT AVG(score) FROM stu GROUP BY class
# 两个SQL的结果集进行整合而来
# TODO 排序窗口
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()
# TODO NTILE
spark.sql(
SELECT *, NTILE(6) OVER(ORDER BY score DESC) FROM stu
).show()
SparkSQL支持UDF和UDAF定义但在Python中暂时只能定义UDF UDF定义支持2种方式, 1:使用SparkSession对象构建. 2: 使用functions包中提供的UDF API构建. 要注意, 方式1可用DSL和SQL风格, 方式2 仅可用于DSL风格 SparkSQL支持窗口函数使用, 常用SQL中的窗口函数均支持, 如聚合窗口\排序窗口\NTILE分组窗口等
