在 spark scala 中为 withcolumn 编写通用函数答案

【问题标题】：Writting generic function for withcolumn in spark scala在 spark scala 中为 withcolumn 编写通用函数
【发布时间】：2020-07-27 04:00:57
【问题描述】：

我正在使用以下 withcolumn 条件创建一个新的数据帧 df。我对其他数据帧也有以下 withcolumn 条件的相同用法。如何将这些所有 withcolumn 条件编写为通用函数并在所有数据帧中访问它。

val df = sampledf.withColumn("concat", concat($"columna", $"columnb", $"columnc"))
         .withColumn("sub", $"columna" -  $"columnb")
         .withColumn("div", $"columna" / $"columnb")
         .withColumn("mul", $"columna" * $"columnb")

【问题讨论】：

创建一个泛型函数也需要你传递所有的参数，所以为什么不使用 withColumn 本身呢。

标签： scala function apache-spark user-defined-functions

【解决方案1】：

这是一个可重用的函数：

def yourFunction()(df: DataFrame) = {
  df.withColumn("concat", concat($"columna", $"columnb", $"columnc"))
    .withColumn("sub", $"columna" -  $"columnb")
    .withColumn("div", $"columna" / $"columnb")
    .withColumn("mul", $"columna" * $"columnb")
}

以下是如何使用该功能：

val df = sampledf.transform(yourFunction())

有关使用 Spark 链接 DataFrame 转换的更多信息，请参阅 this post。编写干净的 Spark 代码是一种非常重要的设计模式。

【讨论】：

很好的答案！ +1，您能否分享有关 spark scala 中所有设计模式的信息链接，这对我未来的工作非常有用。
很高兴看到如何执行这样的功能:)

【解决方案2】：

使用higher order functions。

检查下面的代码。

定义通用函数。

scala> def func(
    f: (Column,Column) => Column, 
    cols:Column*
): Column = cols.reduce(f)

示例数据帧

scala> df.show(false)
+-------+-------+-------+
|columna|columnb|columnc|
+-------+-------+-------+
|1      |2      |3      |
+-------+-------+-------+

创建表达式。

scala> val colExpr = Seq(
     |     $"columna",
     |     $"columnb",
     |     $"columnc",
     |     func(concat(_,_),$"columna",$"columnb",$"columnc").as("concat"),
     |     func((_ / _),$"columna",$"columnb").as("div"),
     |     func((_ * _),$"columna",$"columnb").as("mul"),
     |     func((_ + _),$"columna",$"columnb").as("add"),
     |     func((_ - _),$"columna",$"columnb").as("sub")
     | )

应用表达式。

scala> df.select(colExpr:_*).show(false)
+-------+-------+-------+------+---+---+---+---+
|columna|columnb|columnc|concat|div|mul|add|sub|
+-------+-------+-------+------+---+---+---+---+
|1      |2      |3      |123   |0.5|2  |3  |-1 |
+-------+-------+-------+------+---+---+---+---+

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【讨论】：