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自定义函数

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spark自定义函数详解：UDF 与 UDAF 实战指南

在 Spark SQL 中，内置函数（如 sum、concat）可满足多数基础需求，但复杂业务场景往往需要自定义逻辑。Spark 支持两种核心自定义函数：用户定义函数（UDF） 和用户定义聚合函数（UDAF）。本文将深入解析两者的实现原理、使用场景及实战案例，帮助你灵活扩展 Spark 的数据处理能力。

自定义函数概述

为什么需要自定义函数？

  • 业务个性化：内置函数无法覆盖复杂业务逻辑（如特殊格式转换、自定义指标计算）；
  • 代码复用：将常用逻辑封装为函数，避免重复开发；
  • 简化 SQL：用自定义函数替代复杂 SQL 子查询，提升可读性。

自定义函数的类型

  • UDF（User-Defined Function）：一行输入 → 一行输出，如字符串拼接、格式转换；
  • UDAF（User-Defined Aggregate Function）：多行输入 → 一行输出，如自定义平均值、加权求和。

UDF：用户定义函数（单行处理）

UDF 是最常用的自定义函数类型，用于对单条记录的字段进行转换或计算。其核心是接收一个或多个输入值，返回单个输出值。

UDF 的定义与注册

Scala 实现 UDF

通过 spark.udf.register 方法注册 UDF，支持匿名函数或方法引用：

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import org.apache.spark.sql.SparkSession  

val spark = SparkSession.builder()  
  .appName("UDFExample")  
  .master("local[*]")  
  .getOrCreate()  

// 1. 定义 UDF：给字符串添加前缀  
val addPrefix = (name: String, prefix: String) => s"$prefix:$name"  

// 2. 注册 UDF（函数名、函数逻辑、返回值类型可选）  
spark.udf.register("add_prefix", addPrefix)  

// 3. 在 SQL 中使用  
spark.sql("CREATE TEMPORARY VIEW users AS SELECT 'Alice' AS name UNION SELECT 'Bob'")  
spark.sql("SELECT add_prefix(name, 'user') AS username FROM users").show()  
// +----------+  
// |  username|  
// +----------+  
// |user:Alice|  
// |  user:Bob|  
// +----------+
UDF 的输入输出类型

UDF 支持多种输入类型（如 String、Int、Double）和复杂类型（如 Array、Map），需注意类型匹配：

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// 示例：计算数组元素之和  
spark.udf.register("array_sum", (arr: Array[Int]) => arr.sum)  
spark.sql("SELECT array_sum(array(1,2,3)) AS sum").show()  // 输出 6

UDF 的使用场景

  • 数据清洗：格式转换（如日期格式化、大小写转换）；
  • 特征工程：提取字段特征（如从 URL 中提取域名）；
  • 业务计算：自定义评分、规则判断等。

注意事项

  • 类型安全：UDF 输入输出类型需明确，避免 NullPointerException（可使用 Option 处理空值）；
  • 性能优化：复杂 UDF 可能成为瓶颈，建议优先使用内置函数，必要时通过代码生成（Code Generation）优化；
  • 注册作用域：spark.udf.register 注册的 UDF 仅在当前 SparkSession 有效。

UDAF：用户定义聚合函数（多行聚合）

UDAF 用于对多行数据进行聚合计算，返回单个结果，如自定义平均值、中位数、TopN 统计等。与 UDF 不同，UDAF 需要处理中间状态（缓冲区）的初始化、更新和合并。

UDAF 的实现原理

UDAF 的核心是通过 Aggregator 抽象类定义聚合逻辑，包含以下关键步骤：

  1. 初始化缓冲区：定义聚合的初始状态；
  2. 更新缓冲区：将每行数据合并到缓冲区；
  3. 合并缓冲区：在分布式场景下合并多个分区的缓冲区；
  4. 计算结果：从最终缓冲区中提取聚合结果。

基于 Aggregator 的 UDAF 实现

示例：自定义平均年龄计算器

需求：计算用户年龄的平均值，支持分布式场景下的分区聚合。

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import org.apache.spark.sql.{Encoder, Encoders}  
import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator  

// 1. 定义缓冲区样例类（存储中间状态：总年龄、总人数）  
case class AgeBuffer(totalAge: Long, count: Long)  

// 2. 实现 Aggregator[输入类型, 缓冲区类型, 输出类型]  
class AvgAgeAggregator extends Aggregator[Long, AgeBuffer, Double] {  
  // 初始化缓冲区  
  override def zero: AgeBuffer = AgeBuffer(0L, 0L)  

  // 单个分区内更新缓冲区（每行数据触发）  
  override def reduce(buffer: AgeBuffer, age: Long): AgeBuffer = {  
    AgeBuffer(buffer.totalAge + age, buffer.count + 1)  
  }  

  // 合并多个分区的缓冲区（分布式场景）  
  override def merge(b1: AgeBuffer, b2: AgeBuffer): AgeBuffer = {  
    AgeBuffer(b1.totalAge + b2.totalAge, b1.count + b2.count)  
  }  

  // 从缓冲区计算最终结果  
  override def finish(buffer: AgeBuffer): Double = {  
    if (buffer.count == 0) 0.0 else buffer.totalAge.toDouble / buffer.count  
  }  

  // 缓冲区的编码器（用于序列化）  
  override def bufferEncoder: Encoder[AgeBuffer] = Encoders.product  

  // 输出结果的编码器  
  override def outputEncoder: Encoder[Double] = Encoders.scalaDouble  
}

UDAF 的注册与使用

在 SQL 中使用 UDAF

需将 Aggregator 转换为 SQL 兼容的函数：

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// 1. 注册 UDAF 为 SQL 函数  
spark.udf.register("avg_age", functions.udaf(new AvgAgeAggregator()))  

// 2. 准备测试数据  
spark.sql("CREATE TEMPORARY VIEW user_ages AS SELECT 18 AS age UNION SELECT 20 UNION SELECT 22")  

// 3. 执行聚合查询  
spark.sql("SELECT avg_age(age) AS average_age FROM user_ages").show()  
// +-----------+  
// |average_age|  
// +-----------+  
// |       20.0|  
// +-----------+
在 DataSet 中使用 UDAF

直接通过 toColumn 方法将 UDAF 作为列函数使用：

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import spark.implicits._  

// 1. 创建 DataSet[Long]  
val ageDS = Seq(18L, 20L, 22L).toDS()  

// 2. 使用 UDAF  
val avgAgeColumn = new AvgAgeAggregator().toColumn.name("average_age")  
ageDS.select(avgAgeColumn).show()  // 输出同上

复杂 UDAF 示例：加权平均值

需求：计算带权重的平均值（如 sum(age * weight) / sum(weight)）。

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// 输入类型：(年龄, 权重)  
case class WeightedAge(age: Long, weight: Double)  
// 缓冲区：(总年龄×权重, 总权重)  
case class WeightedBuffer(sumAgeWeight: Double, sumWeight: Double)  

class WeightedAvgAggregator extends Aggregator[WeightedAge, WeightedBuffer, Double] {  
  override def zero: WeightedBuffer = WeightedBuffer(0.0, 0.0)  

  override def reduce(buffer: WeightedBuffer, input: WeightedAge): WeightedBuffer = {  
    WeightedBuffer(  
      buffer.sumAgeWeight + input.age * input.weight,  
      buffer.sumWeight + input.weight  
    )  
  }  

  override def merge(b1: WeightedBuffer, b2: WeightedBuffer): WeightedBuffer = {  
    WeightedBuffer(  
      b1.sumAgeWeight + b2.sumAgeWeight,  
      b1.sumWeight + b2.sumWeight  
    )  
  }  

  override def finish(buffer: WeightedBuffer): Double = {  
    if (buffer.sumWeight == 0) 0.0 else buffer.sumAgeWeight / buffer.sumWeight  
  }  

  override def bufferEncoder: Encoder[WeightedBuffer] = Encoders.product  
  override def outputEncoder: Encoder[Double] = Encoders.scalaDouble  
}  

// 使用示例  
val data = Seq(WeightedAge(18, 0.5), WeightedAge(20, 0.5)).toDS()  
data.select(new WeightedAvgAggregator().toColumn.name("weighted_avg")).show()  // 输出 19.0

UDAF 的使用场景

  • 自定义统计指标：如中位数、分位数、增长率等；
  • 业务聚合逻辑：如用户活跃度评分、订单金额加权求和；
  • 替代复杂 SQL 聚合：用 UDAF 简化多步骤聚合逻辑。

UDF 与 UDAF 的对比与选择

特性 UDF（用户定义函数） UDAF（用户定义聚合函数）
输入输出 单行输入 → 单行输出 多行输入 → 单行输出
核心接口 直接注册函数（spark.udf.register） 继承 Aggregator 抽象类
适用场景 字段转换、格式处理 统计聚合、多记录计算
实现复杂度 简单（函数逻辑） 较复杂（需处理缓冲区和合并）
性能影响 低（单行处理） 中高（需维护中间状态）

选择建议：

  • 若需对单条记录进行转换，用 UDF；
  • 若需对多条记录进行聚合统计，用 UDAF；
  • 优先使用内置函数，自定义函数仅在必要时使用（避免性能损耗）。

自定义函数的性能优化

  1. 避免复杂逻辑：UDF/UDAF 应简洁，复杂逻辑可拆分为多个步骤；
  2. 处理空值：用 Option 或 coalesce 函数处理 null，避免空指针异常；
  3. 使用编码器优化：UDAF 中通过 Encoders.product 或自定义编码器提升序列化性能；
  4. 测试与 benchmark：对比自定义函数与内置函数的性能，确保优化效果。
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