在 pyspark 中编写自定义 UDAF答案

【问题标题】：Writing custom UDAF in pyspark在 pyspark 中编写自定义 UDAF
【发布时间】：2019-04-04 01:46:57
【问题描述】：

我需要编写一个 pySpark 自定义 UDAF，我遇到了这个示例 Applying UDFs on GroupedData in PySpark (with functioning python example) 。在类似的行上，如线程的最后部分所示，我想出了以下函数

from pyspark.sql.types import *

schema = StructType([
    StructField("key", StringType()),
    StructField("avg_value1", DoubleType()),
    StructField("avg_value2", DoubleType()),
    StructField("sum_avg", DoubleType()),
    StructField("sub_avg", DoubleType()),
    StructField("bf_signature", Binary())
])

@pandas_udf(schema, functionType=PandasUDFType.GROUPED_MAP)
def g(df):
    gr = df['key'].iloc[0]
    x = df.value1.mean()
    y = df.value2.mean()
    w = df.value1.mean() + df.value2.mean()
    z = df.value1.mean() - df.value2.mean()
    bloomfilter = BloomFilter(8, 1)
    bloomfilter.set(df.value1)
    p=bloomfilter
    return pd.DataFrame([[gr]+[x]+[y]+[w]+[z]+[p]])

df3.groupby("key").apply(g).show()

如代码所示，我想创建一个自定义 BloomFilter，它将为整个列构建bloomfilter，类似于 mean() 函数处理聚合整个列并为每个组生成一个聚合结果。

如何在 python 中编写这个自定义 UDAF？

【问题讨论】：

我没有找到任何解决方案，所以切换到Java UserdefinedAggregateFunction
pyspark 现在支持带有 pandas 的 UDAF，请查看stackoverflow.com/questions/40006395/…

标签： python pandas pyspark user-defined-functions

【解决方案1】：

也许，这个blog 很有用，它在 python 中并不是真正的 UDAF，但它是编写类似功能的 hack。

破解方法是：

将 groupBy 应用于 DF
在 agg() 函数中应用 collect_list()
将普通的 python UDF 函数应用于 collect_list() 的结果列表

【讨论】：