可以,但 UDAF 的逻辑会有所不同。例如,如果您有两行:
val seq = Seq(cars(cars_schema("car1", "car2", "car3")), (cars(cars_schema("car1", "car2", "car3"))))
val rdd = spark.sparkContext.parallelize(seq)
这里的架构是
root
|-- cars: struct (nullable = true)
| |-- car1: string (nullable = true)
| |-- car2: string (nullable = true)
| |-- car3: string (nullable = true)
那么如果你尝试调用聚合:
val df = seq.toDF
df.agg(agg0(col("cars")))
您必须更改您的 UDAF 输入架构,例如:
val carsSchema =
StructType(List(StructField("car1", StringType, true), StructField("car2", StringType, true), StructField("car3", StringType, true)))
在你的 UDAF 中,你必须处理这个改变 inputSchema 的模式:
override def inputSchema: StructType = StructType(StructField("input", carsSchema) :: Nil)
在您的更新方法中,您必须处理输入行的格式:
override def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {
val i = input.getAs[Array[Array[String]]](0)
// i here would be [car1,car2,car3], an array of strings
buffer(0) = ???
}
从这里开始,您可以转换 i 以更新缓冲区并完成合并和评估功能。