1. 项目结构与依赖
1.1 项目依赖
使用gradle:
在项目的build.gradle.kts添加
dependencies {
implementation("org.apache.spark:spark-sql_2.12:3.3.1")
}
使用maven:
在模块的pom.xml中添加
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-sql_2.12</artifactId>
<version>3.3.1</version>
</dependency>
2. UDF的使用与实现
UDF,即用户自定义函数,允许用户在SQL查询中使用自定义的函数。下面案例做了一个简单的案例,将首字母变为大写。
2.1 数据源
准备数据源使用JSON数据作为数据格式,保存到项目的根路径下的`data/user.txt`文件。
{"name":"zhangsan","age":19,"gender":"boy"} {"name":"lisi","age":20,"gender":"boy"} {"name":"wangwu","age":21,"gender":"boy"} {"name":"zhaoliu","age":22,"gender":"boy"} {"name":"sunqi","age":23,"gender":"boy"} {"name":"zhouba","age":24,"gender":"boy"} {"name":"wujiu","age":25,"gender":"boy"} {"name":"zhengshi","age":26,"gender":"boy"}
2.2 代码示例
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.api.java.UDF1
import org.apache.spark.sql.types.DataTypes
import java.util.*
class SparkSQL_UDF {
fun f1() {
val sparkSession = SparkSession.builder()
.master("local")
.appName("Kotlin Spark UDF")
.orCreate
// 读取JSON数据并创建视图
sparkSession.read().json("data/user.txt")
.createOrReplaceTempView("user")
// 注册UDF函数,将名字的首字母大写
sparkSession.udf().register("nameHeaderUpper",
UDF1 { name: String ->
name.substring(0, 1).uppercase(Locale.getDefault()) + name.substring(1)
},
DataTypes.StringType)
// 使用注册的UDF函数进行SQL查询
sparkSession.sql("select nameHeaderUpper(name) as name from user").show()
sparkSession.stop()
}
companion object {
@JvmStatic
fun main(args: Array<String>) {
SparkSQL_UDF().f1()
}
}
}
/*输出结果
+---------------------+
|nameHeaderUpper(name)|
+---------------------+
| Zhangsan|
| Lisi|
| Wangwu|
| Zhaoliu|
| Sunqi|
| Zhouba|
| Wujiu|
| Zhengshi|
+---------------------+
*/
2.3 代码解析
1. 创建SparkSession:
使用local模式进行测试
val sparkSession = SparkSession.builder()
.master("local")
.appName("Kotlin Spark UDF")
.orCreate
2. 读取数据并创建视图:
创建名为user的视图
sparkSession.read().json("data/user.txt")
.createOrReplaceTempView("user")
3. 注册UDF函数:
使用kotlin的lambda表达式来简化UDF函数的创建 要注意这里是Java中的UDF1{}而不是Scala中的Function1{}
sparkSession.udf().register("nameHeaderUpper",
UDF1 { name: String ->
name.substring(0, 1).uppercase(Locale.getDefault()) + name.substring(1)
},
DataTypes.StringType)
4. 执行SQL查询:
用sparkSession对象调用sql方法进行查询 并将结果展示到控制台
sparkSession.sql("select nameHeaderUpper(name) as name from user").show()
5. 停止SparkSession:
释放资源
调用close和stop方法都可以
sparkSession.stop()
3. UDAF的使用与实现
UDAF,即用户自定义聚合函数,允许用户定义复杂的聚合逻辑,如求平均值、总和等。
下面是一个简单案例来实现求年龄的平均值
3.1 代码示例
import org.apache.spark.sql.Encoder
import org.apache.spark.sql.Encoders
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator
import org.apache.spark.sql.functions
import java.io.Serializable
class SparkSQL_UDAF {
fun f1() {
val sparkSession = SparkSession.builder()
.master("local")
.appName("Kotlin Spark UDAF")
.orCreate
// 定义聚合器
val agg = object : Aggregator<Long, Buffer, Long>(){
override fun reduce(b: Buffer?, a: Long?): Buffer {
val updatedBuffer = b ?: Buffer(0, 0)
updatedBuffer.cnt++
updatedBuffer.count += a!!
return updatedBuffer
}
override fun outputEncoder(): Encoder<Long> {
return Encoders.LONG()
}
override fun zero(): Buffer {
return Buffer(0L, 0L)
}
override fun bufferEncoder(): Encoder<Buffer> {
return Encoders.bean(Buffer::class.java)
}
override fun finish(reduction: Buffer?): Long {
return reduction?.count?.div(reduction.cnt) ?: 0L
}
override fun merge(b1: Buffer?, b2: Buffer?): Buffer {
return Buffer(
count = (b1?.count ?: 0) + (b2?.count ?: 0),
cnt = (b1?.cnt ?: 0) + (b2?.cnt ?: 0)
)
}
}
// 注册UDAF函数
sparkSession.udf().register("avgAge", functions.udaf(agg, Encoders.LONG()))
// 使用注册的UDAF函数进行SQL查询
sparkSession.read().json("data/user.txt").createOrReplaceTempView("user")
sparkSession.sql("select avgAge(age) as avg_age from user").show()
sparkSession.stop()
}
companion object {
@JvmStatic
fun main(args: Array<String>) {
SparkSQL_UDAF().f1()
}
}
}
data class Buffer(var count: Long, var cnt: Long) : Serializable {
constructor() : this(0, 0)
}
/*输出结果
+-----------+
|avgage(age)|
+-----------+
| 22|
+-----------+
*/
3.2 代码解析
1. Buffer数据类:
用来缓存聚合的中间过程的类 这里不能使用Scala中的二元组和kotlin中的Pair类 因为都不能修改其中的数据 而且需注意 需要有空参构造 (Kotlin中的data class 默认没有空参构造)
data class Buffer(var count: Long, var cnt: Long) : Serializable {
constructor() : this(0, 0)
}
2. 定义UDAF函数:
为了看着清晰 创建了一个匿名内部类对象agg 继承自Aggregator 需要定义输入输出和缓存的泛型
实现其对应的方法
val agg = object : Aggregator<Long, Buffer, Long>(){
override fun reduce(b: Buffer?, a: Long?): Buffer {
val updatedBuffer = b ?: Buffer(0, 0)
updatedBuffer.cnt++
updatedBuffer.count += a!!
return updatedBuffer
}
override fun outputEncoder(): Encoder<Long> {
return Encoders.LONG()
}
override fun zero(): Buffer {
return Buffer(0L, 0L)
}
override fun bufferEncoder(): Encoder<Buffer> {
return Encoders.bean(Buffer::class.java)
}
override fun finish(reduction: Buffer?): Long {
return reduction?.count?.div(reduction.cnt) ?: 0L
}
override fun merge(b1: Buffer?, b2: Buffer?): Buffer {
return Buffer(
count = (b1?.count ?: 0) + (b2?.count ?: 0),
cnt = (b1?.cnt ?: 0) + (b2?.cnt ?: 0)
)
}
}
其中 reduce是对输入的数据进行聚合(这里是累加)
outputEncoder和bufferEncoder是将输出和缓存的结果进行序列化
zero是对数据赋初值
merge是 多分区的数据进行合并时调用的方法 用于将缓存数据合并 (这里时Buffer类)
finish是输出最终结果
要十分注意在这些方法中的空安全处理(有时候kt的空安全挺烦人的) 不要轻易用非空断言
3. 注册UDAF函数:
使用functions.udaf()注册 要指明输出结果的类型
sparkSession.udf().register("avgAge", functions.udaf(agg, Encoders.LONG()))
4. 执行SQL查询:
将读入的数据注册为视图 调用sparkSession的sql方法查询 并将结果在控制台打印输出
sparkSession.read().json("data/user.txt").createOrReplaceTempView("user")
sparkSession.sql("select avgAge(age) as avg_age from user").show()
5.释放资源:
调用stop过close方法释放资源
sparkSession.stop()
4. 总结
在不适用spark kotlin api的情况下 用kotlin来写SparkSql基本是使用spark提供的Java api 因为kt与Scala不是完全兼容 所以要注意其中的一些高阶函数还有元组的使用和序列化等问题
标签:name,Buffer,Kotlin,sql,UDAF,UDF,sparkSession,fun,spark From: https://blog.csdn.net/qq_42531534/article/details/141526505