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深入Spark-SQL核心编程：自定义函数与聚合函数实战

• 在大数据处理领域，Spark-SQL凭借其强大的功能和灵活的操作方式备受青睐。今天，我们就一起深入探索Spark-SQL中的自定义函数和聚合函数，通过实际案例来揭开它们的神秘面纱。
• 在开发Spark-SQL应用时，首先要在IDEA中创建子模块并添加依赖，引入spark-sql_2.12库，版本选择3.0.0 ，这就为后续的开发搭建好了基础环境。
• 自定义函数中，UDF（User-Defined Function）是一种非常实用的工具。假设我们有一个包含用户信息的JSON文件，里面有用户名和年龄等字段。通过创建SparkSession读取这个文件后，我们可以使用UDF来对用户名进行处理。比如，想在每个用户名前加上“Name:”，代码如下：
• val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("SQLDemo")
• val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()
• import spark.implicits._
• val df = spark.read.json("Spark-SQL/input/user.json")
• spark.udf.register("addName",(x:String)=>"Name:"+x)
• df.createOrReplaceTempView("people")
• spark.sql("select addName(username),age from people").show()
• spark.stop()
• 这段代码中，spark.udf.register注册了一个名为addName的UDF，它接收一个字符串类型的用户名，返回添加前缀后的新字符串。之后通过SQL语句调用这个UDF，就能得到想要的结果。
• 接下来看看自定义聚合函数。假设计算员工的平均工资，有多种实现方式。
• 使用RDD的方式比较直观，先将数据转换为RDD，再通过map和reduce操作进行计算：
• val sparkconf = new SparkConf().setAppName("app").setMaster("local[*]")
• val sc = new SparkContext(conf)
• val resRDD = sc.makeRDD(List(("zhangsan", 20), ("lisi", 30), ("wangwu",40))).map {
•   case (name, salary) => (salary, 1)
• }.reduce {
•   (t1, t2) => (t1._1 + t2._1, t1._2 + t2._2)
• println(resRDD._1/resRDD._2)
• sc.stop()
• 在Spark 3.0之前，弱类型UDAF（User-Defined Aggregate Function）可以实现自定义聚合。要计算平均工资，需要定义一个类继承UserDefinedAggregateFunction，并实现它的多个方法，如inputSchema定义输入数据的结构，bufferSchema定义缓冲区数据结构等。之后注册这个UDAF，在SQL语句中调用：
• class MyAverageUDAF extends UserDefinedAggregateFunction{
•   // 省略具体实现方法
• }
• val sparkconf = new SparkConf().setAppName("app").setMaster("local[*]")
• val spark = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()
• import spark.implicits._
• val res = spark.sparkContext.makeRDD(List(("zhangsan", 20), ("lisi", 30), ("wangwu",40)))
• val df = res.toDF("name","salary")
• df.createOrReplaceTempView("user")
• var myAverage = new MyAverageUDAF
• spark.udf.register("avgSalary",myAverage)
• spark.sql("select avgSalary(salary) from user").show()
• spark.stop()
• 从Spark 3.0开始，强类型UDAF（Aggregator）使用起来更加方便。同样以计算平均工资为例，先定义一个用于存储中间结果的样例类，再创建继承Aggregator的类，实现相关方法：
• case class Buff(var sum:Long,var cnt:Long)
• class MyAverageUDAF extends Aggregator[Long,Buff,Double]{
•   // 省略具体实现方法
• }
• val sparkconf = new SparkConf().setAppName("app").setMaster("local[*]")
• val spark = SparkSession.builder().config(conf).getOrCreate()
• import spark.implicits._
• val res = spark.sparkContext.makeRDD(List(("zhangsan", 20), ("lisi", 30), ("wangwu",40)))
• val df = res.toDF("name","salary")
• df.createOrReplaceTempView("user")
• var myAverage = new MyAverageUDAF
• spark.udf.register("avgSalary",functions.udaf(myAverage))
• spark.sql("select avgSalary(salary) from user").show()
• spark.stop()
• 通过这些不同方式的实践，我们能更灵活地运用Spark-SQL进行数据处理，根据实际需求选择最合适的方法，提升大数据处理的效率和效果。希望大家在实践中不断探索，掌握更多Spark-SQL的技巧。