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Hive的UDF函数和Spark的UDF函数？

无论Hive还是SparkSQL分析处理数据时，往往需要使用函数， SparkSQL模块本身自带很多实现公共功能的函数，在org.apache.spark.sql.functions中。 SparkSQL与Hive一样支持定义函数： UDF和UDAF，尤其是UDF函数在实际项目中使用最为广泛。

回顾Hive中自定义函数有三种类型：

第一种： UDF（User-Defined-Function） 函数

• 一对一的关系，输入一个值经过函数以后输出一个值；
• 在Hive中继承UDF类，方法名称为evaluate，返回值不能为void，其实就是实现一个方法；

第二种： UDAF（User-Defined Aggregation Function） 聚合函数

• 多对一的关系，输入多个值输出一个值，通常与groupBy联合使用；

第三种： UDTF（User-Defined Table-Generating Functions） 函数

• 一对多的关系，输入一个值输出多个值（一行变为多行） ；
• 用户自定义生成函数，有点像flatMap；

目前来说Spark 框架各个版本及各种语言对自定义函数的支持：

在SparkSQL中，目前仅仅支持UDF函数和UDAF函数：

• UDF函数：一对一关系；
• UDAF函数：聚合函数，通常与group by 分组函数连用，多对一关系；

由于SparkSQL数据分析有两种方式： DSL编程和SQL编程，所以定义UDF函数也有两种方式，不同方式可以在不同分析中使用。

SQL 中使用UDF

使用SparkSession中udf方法定义和注册函数，在SQL中使用，使用如下方式定义：

DSL 中使用UDF

使用org.apache.sql.functions.udf函数定义和注册函数，在DSL中使用，如下方式：

自定义UDF函数及使用完整范例演示代码

测试数据

{"name":"Michael", "salary":3000}
{"name":"Andy", "salary":4500}
{"name":"Justin", "salary":3500}
{"name":"Berta", "salary":4000}
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范例演示： 将姓名转换为小写，调用String中toLowerCase方法。

import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}

/**
 * SparkSQL中定义UDF函数，两种方式，需求：将字符串转换为小写字母
 */
object SparkSQLUdf {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 构建SparkSession实例对象
    val spark: SparkSession = SparkSession.builder()
      .master("local[4]")
      .appName(this.getClass.getSimpleName.stripSuffix("$"))
      // TODO: 设置shuffle时分区数目
      .config("spark.sql.shuffle.partitions", "4")
      .getOrCreate()
    Logger.getRootLogger.setLevel(Level.WARN)
    // 导入隐式转换
    import spark.implicits._
    // 导入函数库
    import org.apache.spark.sql.functions._
    // 读取JSON格式数据
    val empDF: DataFrame = spark.read.json("datas/resources/employees.json")
    /*
    root
    |-- name: string (nullable = true)
    |-- salary: long (nullable = true)
    */
    empDF.printSchema()
    /*
    +-------+------+
    |name |salary|
    +-------+------+
    |Michael|3000 |
    |Andy |4500 |
    |Justin |3500 |
    |Berta |4000 |
    +-------+------+
    */
    empDF.show(10, truncate = false)
    // TODO: 定义UDF函数，在SQL中使用
    spark.udf.register(
      "lower_name", // 函数名称
      (name: String) => name.toLowerCase
    )
    // 注册DataFrame为临时视图
    empDF.createOrReplaceTempView("view_tmp_emp")
    spark.sql(
      """
        |SELECT name, lower_name(name) AS new_name FROM view_tmp_emp
""".stripMargin)
      .show(10, truncate = false)
    println("==================================================")
    // TODO: 定义UDF函数，在DSL中使用
    val lower_udf: UserDefinedFunction = udf(
      (name: String) => name.toLowerCase
    )
    empDF
      .select(
        $"name", //
        lower_udf($"name").as("new_name") //
      )
      .show(10, truncate = false)
    // 应用结束，关闭资源
    spark.stop()
  }
}
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执行结果：

root
 |-- name: string (nullable = true)
 |-- salary: long (nullable = true)

+-------+------+
|name   |salary|
+-------+------+
|Michael|3000  |
|Andy   |4500  |
|Justin |3500  |
|Berta  |4000  |
+-------+------+

+-------+--------+
|name   |new_name|
+-------+--------+
|Michael|michael |
|Andy   |andy    |
|Justin |justin  |
|Berta  |berta   |
+-------+--------+

==================================================
+-------+--------+
|name   |new_name|
+-------+--------+
|Michael|michael |
|Andy   |andy    |
|Justin |justin  |
|Berta  |berta   |
+-------+--------+
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