在復雜業(yè)務邏輯中，我們經(jīng)常會用到Spark的UDF，當一個UDF需要傳入多列的內(nèi)容并進行處理時，UDF的傳參該怎么做呢? 下面通過變長參數(shù)引出，逐一介紹三種可行方法以及一些不可行的嘗試...

引子

變長參數(shù)對于我們來說并不陌生，在Java里我們這么寫

public?void?varArgs(String...?args)?

在Scala里我們這么寫

def?varArgs(cols:?String*):?String?

而在Spark里，很多時候我們有自己的業(yè)務邏輯，現(xiàn)成的functions滿足不了我們的需求，而當我們需要處理同一行的多個列，將其經(jīng)過我們自己的邏輯合并為一個列時，變長參數(shù)及其變種實現(xiàn)可以給我們提供幫助。

但是在Spark UDF里我們是 無法使用變長參數(shù)傳值 的，但之所以本文以變長參數(shù)開頭，是因為需求起于它，而通過對它進行變換，我們可以使用變長參數(shù)或Seq類型來接收參數(shù)。

下面通過Spark-Shell來做演示，以下三種方法都可以做到多列傳參，分別是

• 變長參數(shù)(接受array類型)
• Seq類型參數(shù)(接受array類型)
• Row類型參數(shù)(接受struct類型)

變長參數(shù)類型的UDF

定義UDF方法

def?myConcatVarargs(sep:?String,?cols:?String*):?String?=?cols.filter(_?!=?null).mkString(sep)?

注冊UDF函數(shù)

由于變長參數(shù)只能通過方法定義，所以這里使用部分應用函數(shù)來轉(zhuǎn)換

val?myConcatVarargsUDF?=?udf(myConcatVarargs?_)?

可以看到該UDF的定義如下

UserDefinedFunction(<function2>,StringType,List(StringType,?ArrayType(StringType,true)))?

也即變長參數(shù)轉(zhuǎn)換為了ArrayType，而且函數(shù)是只包括兩個參數(shù)，所以變長參數(shù)列表由此也可看出無法使用的。

變長參數(shù)列表傳值

我們構(gòu)造一個DataFrame如下

val?df?=?sc.parallelize(Array(("aa",?"bb",?"cc"),("dd","ee","ff"))).toDF("A",?"B",?"C")?

然后直接傳入多個String類型的列到myConcatVarargsUDF

df.select(myConcatVarargsUDF(lit("-"),?col("A"),?col("B"),?col("C"))).show?

結(jié)果出現(xiàn)如下報錯

java.lang.ClassCastException:?anonfun$1?cannot?be?cast?to?scala.Function4?

由此可以看出，使用變長參數(shù)列表的方式Spark是不支持的，它會被識別為四個參數(shù)的函數(shù)，而UDF確是被定義為兩個參數(shù)而不是四個參數(shù)的函數(shù)!

變換：使用array()轉(zhuǎn)換做第二個參數(shù)

我們使用Spark提供的array() function來轉(zhuǎn)換參數(shù)為Array類型

df.select(myConcatVarargsUDF(lit("-"),?array(col("A"),?col("B"),?col("C")))).show?

結(jié)果如下

+-------------------+?

|UDF(-,array(A,B,C))|?

+-------------------+?

|???????????aa-bb-cc|?

|???????????dd-ee-ff|?

+-------------------+?

由此可以看出，使用變長參數(shù)構(gòu)造的UDF方法，可以通過構(gòu)造Array的方式傳參，來達到多列合并的目的。

使用Seq類型參數(shù)的UDF

上面提到，變長參數(shù)最后被轉(zhuǎn)為ArrayType，那不禁要想我們?yōu)槁锊皇褂肁rray或List類型呢?

實際上在UDF里，類型并不是我們可以隨意定義的，比如使用List和Array就是不行的，我們自己定義的類型也是不行的，因為這涉及到數(shù)據(jù)的序列化和反序列化。

以Array/List為示例的錯誤

下面以Array類型為示例

定義函數(shù)

val?myConcatArray?=?(cols:?Array[String],?sep:?String)?=>?cols.filter(_?!=?null).mkString(sep)?

注冊UDF

val?myConcatArrayUDF?=?udf(myConcatArray)?

可以看到給出的UDF簽名是

UserDefinedFunction(<function2>,StringType,List())?

應用UDF

df.select(myConcatArrayUDF(array(col("A"),?col("B"),?col("C")),?lit("-"))).show?

會發(fā)現(xiàn)報錯

scala.collection.mutable.WrappedArray$ofRef?cannot?be?cast?to?[Ljava.lang.String?

同樣List作為參數(shù)類型也會報錯，因為反序列化的時候無法構(gòu)建對象，所以List和Array是無法直接作為UDF的參數(shù)類型的

以Seq做參數(shù)類型

定義調(diào)用如下

val?myConcatSeq?=?(cols:?Seq[Any],?sep:?String)?=>?cols.filter(_?!=?null).mkString(sep)??

val?myConcatSeqUDF?=?udf(myConcatSeq)??

df.select(myConcatSeqUDF(array(col("A"),?col("B"),?col("C")),?lit("-"))).show?

結(jié)果如下

+-------------------+?

|UDF(array(A,B,C),-)|?

+-------------------+?

|???????????aa-bb-cc|?

|???????????dd-ee-ff|?

+-------------------+?

使用Row類型參數(shù)的UDF

我們可以使用Spark functions里struct方法構(gòu)造結(jié)構(gòu)體類型傳參，然后用Row類型接UDF的參數(shù)，以達到多列傳值的目的。

def?myConcatRow:?((Row,?String)?=>?String)?=?(row,?sep)?=>?row.toSeq.filter(_?!=?null).mkString(sep)??

val?myConcatRowUDF?=?udf(myConcatRow)??

df.select(myConcatRowUDF(struct(col("A"),?col("B"),?col("C")),?lit("-"))).show?

可以看到UDF的簽名如下

UserDefinedFunction(<function2>,StringType,List())?

結(jié)果如下

+--------------------+?

|UDF(struct(A,B,C),-)|?

+--------------------+?

|????????????aa-bb-cc|?

|????????????dd-ee-ff|?

+--------------------+?

使用Row類型還可以使用模式提取，用起來會更方便

row?match?{?

??case?Row(aa:String,?bb:Int)?=>?

}?

最后

對于上面三種方法，變長參數(shù)和Seq類型參數(shù)都需要array的函數(shù)包裝為ArrayType，而使用Row類型的話，則需要struct函數(shù)構(gòu)建結(jié)構(gòu)體類型，其實都是為了數(shù)據(jù)的序列化和反序列化。三種方法中，Row的方式更靈活可靠，而且支持不同類型并且可以明確使用模式提取，用起來相當方便。

而由此我們也可以看出，UDF不支持List和Array類型的參數(shù)，同時 自定義參數(shù)類型 如果沒有混合Spark的特質(zhì)實現(xiàn)序列化和反序列化，那么在UDF里也是 無法用作參數(shù)類型 的。當然，Seq類型是可以 的，可以接多列的數(shù)組傳值。

此外，我們也可以使用柯里化來達到多列傳參的目的，只是不同參數(shù)個數(shù)需要定義不同的UDF了。 ?

本文作者：佚名

來源：51CTO

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Spark UDF变长参数的二三事儿的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。