我想为一些基于多列的自定义聚合编写一个 UDAF。一个简单的示例是具有两列 c1 和 c2 的数据框。对于每一行，我取 c1 和 c2 的最大值（我们称之为 cmax），然后我取 cmax 的总和。
当我调用 df.agg() 时，我似乎无法将两列或更多列传递给包括 UDAF 在内的任何聚合方法。第一个问题，是真的吗？
对于这个简单的示例，我可以创建另一个名为 cmax 的列，并在 cmax 上进行聚合。但实际上，我需要基于 N 个列组合进行聚合，结果将是一个大小为 N 的集合。我想在我的 UDAF 的更新方法中循环组合。因此它需要 N 个中间列，这对我来说似乎不是一个干净的解决方案。第二个问题，我想知道创建中间列是否是这样做的方法，或者是否有更好的解决方案。
我注意到在 RDD 中，问题要容易得多。我可以将整个记录传递给我的聚合函数，并且我可以访问所有数据字段。
【问题讨论】：
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您可以在 UDAF 中使用尽可能多的列，因为它的 apply 函数的签名接受多个 Columns（来自它的源代码）。
def apply(exprs: Column*): Column
您只需要确保 inputSchema 返回一个 StructType 反映您想要作为 UDAF 输入使用的列。
对于 c1 和 c2 列，您的 UDAF 必须使用以下架构实现 inputSchema：
def inputSchema: StructType = StructType(Array(StructField("c1", DoubleType), StructField("c2", DoubleType)))
但是，如果您想要更通用的解决方案，您始终可以使用允许返回正确 inputSchema 的参数初始化自定义 UDAF。请参阅下面的示例，该示例允许在构造时定义任意 StructType（注意，我们不会验证 StructType 是否属于 DoubleType）。
class MyMaxUDAF(schema: StructType) extends UserDefinedAggregateFunction {
def inputSchema: StructType = this.schema
def bufferSchema: StructType = StructType(Array(StructField("maxSum", DoubleType)))
def dataType: DataType = DoubleType
def deterministic: Boolean = true
def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = buffer(0) = 0.0
def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {
buffer(0) = buffer.getDouble(0) + Array.range(0, input.length).map(input.getDouble).max
}
def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = buffer2 match {
case Row(buffer2Sum: Double) => buffer1(0) = buffer1.getDouble(0) + buffer2Sum
}
def evaluate(buffer: Row): Double = buffer match {
case Row(totalSum: Double) => totalSum
}
}
您的 DataFrame 包含用于聚合的值和键。
val df = spark.createDataFrame(Seq(
Entry(0, 1.0, 2.0, 3.0), Entry(0, 3.0, 1.0, 2.0), Entry(1, 6.0, 2.0, 2)
))
df.show
+-------+---+---+---+
|groupMe| c1| c2| c3|
+-------+---+---+---+
| 0|1.0|2.0|3.0|
| 0|3.0|1.0|2.0|
| 1|6.0|2.0|2.0|
+-------+---+---+---+
使用 UDAF，我们预计 max 的总和为 6.0 和 6.0
val fields = Array("c1", "c2", "c3")
val struct = StructType(fields.map(StructField(_, DoubleType)))
val myMaxUDAF: MyMaxUDAF = new MyMaxUDAF(struct)
df.groupBy("groupMe").agg(myMaxUDAF(fields.map(df(_)):_*)).show
+-------+---------------------+
|groupMe|mymaxudaf(c1, c2, c3)|
+-------+---------------------+
| 0| 6.0|
| 1| 6.0|
+-------+---------------------+
有一个很好的关于 UDAF 的教程。不幸的是，它们没有涵盖多个论点。
https://ragrawal.wordpress.com/2015/11/03/spark-custom-udaf-example/
【讨论】：