Spark SQL函数定义

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Spark SQL函数定义。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

目录

窗口函数

SQL函数分类

Spark原生自定义UDF函数

Pandas的UDF函数

Apache Arrow框架基本介绍

基于Arrow完成Pandas DataFrame和Spark DataFrame互转

基于Pandas完成UDF函数

 自定义UDF函数

自定义UDAF函数


窗口函数

分析函数 over(partition by xxx order by xxx [asc|desc] [rows between xxx and xxx])

分析函数可以大致分成如下3类:
1- 第一类: 聚合函数 sum() count() avg() max() min()
2- 第二类: row_number() rank() dense_rank() ntile()
3- 第三类: first_value() last_value() lead() lag()

在Spark SQL中使用窗口函数案例:

需求是找出每个cookie中pv排在前3位的数据,也就是分组取TOPN问题

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F
from pyspark.sql import Window as win

# 绑定指定的Python解释器
os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'

if __name__ == '__main__':
    # 1- 创建SparkSession对象
    spark = SparkSession.builder\
        .config('spark.sql.shuffle.partitions',1)\
        .appName('sparksql_win_function')\
        .master('local[*]')\
        .getOrCreate()

    # 2- 数据输入
    init_df = spark.read.csv(
        path='file:///export/data/gz16_pyspark/02_spark_sql/data/cookie.txt',
        schema='cookie string,datestr string,pv int',
        sep=',',
        encoding='UTF-8'
    )

    init_df.createTempView('win_data')
    init_df.show()
    init_df.printSchema()

    # 3- 数据处理
    # SQL
    spark.sql("""
        select 
            cookie,datestr,pv
        from (
            select
                cookie,datestr,pv,
                row_number() over (partition by cookie order by pv desc) as rn
            from win_data
        ) tmp where rn<=3
    """).show()

    # DSL
    """
        select:注意点,结果中需要看到哪几个字段,就要明确写出来
    """
    init_df.select(
        "cookie","datestr","pv",
        F.row_number().over(win.partitionBy('cookie').orderBy(F.desc('pv'))).alias('rn')
    ).where('rn<=3').select("cookie","datestr","pv").show()


    # 4- 数据输出
    # 5- 释放资源
    spark.stop()

SQL函数分类

SQL函数,主要分为以下三大类:

  • UDF函数:用户自定义函数

    • 特点:一对一,输入一个得到一个

    • 例如:split() substr()

  • UDAF函数:用户自定义聚合函数

    • 特点:多对一,输入多个得到一个

    • 例如:sum() avg() count() min()

  • UDTF函数:用户自定义表数据生成函数

    • 特点:一对多,输入一个得到多个

    • 例如:explode()

在SQL中提供的所有的内置函数,都是属于以上三类中某一类函数

思考:有这么多的内置函数,为啥还需要自定义函数呢?

为了扩充函数功能。在实际使用中,并不能保证所有的操作函数都已经提前的内置好了。很多基于业务处理的功能,其实并没有提供对应的函数,提供的函数更多是以公共功能函数。此时需要进行自定义,来扩充新的功能函数

Spark SQL函数定义,spark,sql,大数据

1- SparkSQL原生的时候,Python只能开发UDF函数
2- SparkSQL借助其他第三方组件,Python可以开发UDF、UDAF函数

在Spark SQL中,针对Python语言,对于自定义函数,原生支持的并不是特别好。目前原生仅支持自定义UDF函数,而无法自定义UDAF函数和UDTF函数。

在1.6版本后,Java 和scala语言支持自定义UDAF函数,但Python并不支持。

Spark SQL原生存在的问题:大量的序列化和反序列

Spark SQL函数定义,spark,sql,大数据

 虽然Python支持自定义UDF函数,但是其效率并不是特别的高效。因为在使用的时候,传递一行处理一行,返回一行的方式。这样会带来非常大的序列化的开销的问题,导致原生UDF函数效率不好
    
早期解决方案: 基于Java/Scala来编写自定义UDF函数,然后基于python调用即可
    
目前主要的解决方案: 引入Arrow框架,可以基于内存来完成数据传输工作,可以大大的降低了序列化的开销,提供传输的效率,解决原生的问题。同时还可以基于pandas的自定义函数,利用pandas的函数优势完成各种处理操作

Spark原生自定义UDF函数

 自定义函数流程:

第一步: 在PySpark中创建一个Python的函数,在这个函数中书写自定义的功能逻辑代码即可

第二步: 将Python函数注册到Spark SQL中
    注册方式一: udf对象 = sparkSession.udf.register(参数1,参数2,参数3)
        参数1: 【UDF函数名称】,此名称用于后续在SQL中使用,可以任意取值,但是要符合名称的规范
        参数2: 【自定义的Python函数】,表示将哪个Python的函数注册为Spark SQL的函数
        参数3: 【UDF函数的返回值类型】。用于表示当前这个Python的函数返回的类型
        udf对象: 返回值对象,是一个UDF对象,可以在DSL中使用
    
        说明: 如果通过方式一来注册函数, 【可以用在SQL和DSL】
    
    注册方式二:  udf对象 = F.udf(参数1,参数2)
        参数1: Python函数的名称,表示将那个Python的函数注册为Spark SQL的函数
        参数2: 返回值的类型。用于表示当前这个Python的函数返回的类型
        udf对象: 返回值对象,是一个UDF对象,可以在DSL中使用
        
        说明: 如果通过方式二来注册函数,【仅能用在DSL中】
        
    注册方式三:  语法糖写法  @F.udf(returnType=返回值类型)  放置到对应Python的函数上面
        说明: 实际是方式二的扩展。如果通过方式三来注册函数,【仅能用在DSL中】
    
        
第三步: 在Spark SQL的 DSL/ SQL 中进行使用即可

# 自定义一个函数,完成对数据统一添加一个后缀名的操作
from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
from pyspark.sql import SparkSession
import pyspark.sql.functions as F
# 绑定指定的Python解释器
from pyspark.sql.types import StringType

os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'

if __name__ == '__main__':
    print("请自定义一个函数,完成对数据统一添加一个后缀名的操作_itheima")

    # 1- 创建SparkSession对象
    spark = SparkSession.builder\
        .config("spark.sql.shuffle.partitions",1)\
        .appName('sparksql_udf_basetype')\
        .master('local[*]')\
        .getOrCreate()

    # 2- 数据输入
    init_df = spark.createDataFrame(
        data=[(1,'张三','广州'),(2,'李四','深圳')],
        schema='id int,name string,address string'
    )
    init_df.printSchema()
    init_df.show()
    init_df.createTempView('tmp')

    # 3- 数据处理
    # 3.1- 创建自定义的Python函数
    def add_suffix(address):
        return address + "_itheima"

    # 3.2- 将Python函数注册到Spark SQL
    # 注册方式一
    dsl_add_suffix = spark.udf.register('sql_add_suffix',add_suffix,StringType())

    # 3.3- 在SQL/DSL中调用
    # SQL
    spark.sql("""
        select
            id,name,address,
            sql_add_suffix(address) as new_address
        from tmp
    """).show()

    # DSL
    init_df.select(
        "id",
        "name",
        "address",
        dsl_add_suffix("address").alias("new_address")
    ).show()

    print("-"*30)
    # 在错误的地方调用了错误的函数。spark.udf.register参数1取的函数名只能在SQL中使用,不能在DSL中用。
    # spark.sql("""
    #     select
    #         id,name,address,
    #         dsl_add_suffix(address) as new_address
    #     from tmp
    # """).show()

    # 注册方式二:UDF返回值类型传值方式一
    dsl2_add_suffix = F.udf(add_suffix,StringType())

    # DSL
    init_df.select(
        "id",
        "name",
        "address",
        dsl2_add_suffix("address").alias("new_address")
    ).show()

    # 注册方式二:UDF返回值类型传值方式二
    dsl3_add_suffix = F.udf(add_suffix, 'string')

    # DSL
    init_df.select(
        "id",
        "name",
        "address",
        dsl3_add_suffix("address").alias("new_address")
    ).show()

    # 注册方式三:语法糖/装饰器
    @F.udf(returnType=StringType())
    def add_suffix_candy(address):
        return address + "_itheima"

    # DSL
    init_df.select(
        "id",
        "name",
        "address",
        add_suffix_candy("address").alias("new_address")
    ).show()

    # 4- 数据输出
    # 5- 释放资源
    spark.stop()

Pandas的UDF函数

Apache Arrow框架基本介绍

Apache Arrow是Apache旗下的一款顶级的项目。是一个跨平台的在内存中以列式存储的数据层,它的设计目标就是作为一个跨平台的数据层,来加快大数据分析项目的运行效率

Pandas 与 Spark SQL 进行交互的时候,建立在Apache Arrow上,带来低开销 高性能的UDF函数

Arrow并不会自动使用,在某些情况下,需要配置 以及在代码中需要进行小的更改才可以使用

如何安装? 三个节点建议都安装

检查服务器上是否有安装pyspark
pip list | grep pyspark  或者 conda list | grep pyspark

如果服务器已经安装了pyspark的库,那么仅需要执行以下内容,即可安装。例如在 node1安装
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyspark[sql]
    
如果服务器中python环境中没有安装pyspark,建议执行以下操作,即可安装。例如在 node2 和 node3安装
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyarrow==10.0.0



如何使用呢? 默认不会自动启动的, 一般建议手动配置

sparkSession.conf.set('spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled',True)

基于Arrow完成Pandas DataFrame和Spark DataFrame互转

使用场景:

1- Spark的DataFrame -> Pandas的DataFrame:当大数据处理到后期的时候,可能数据量会越来越少,这样可以考虑使用单机版的Pandas来做后续数据的分析

2- Pandas的DataFrame -> Spark的DataFrame:当数据量达到单机无法高效处理的时候,或者需要和其他大数据框架集成的时候,可以转成Spark中的DataFrame

总结:
Pandas的DataFrame -> Spark的DataFrame: spark.createDataFrame(data=pandas_df)
Spark的DataFrame -> Pandas的DataFrame: init_df.toPandas()

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
from pyspark.sql import SparkSession

# 绑定指定的Python解释器
os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'

if __name__ == '__main__':
    print("基于Arrow完成Pandas DataFrame和Spark DataFrame互转")

    # 1- 创建SparkSession对象
    spark = SparkSession.builder\
        .appName('dataframe')\
        .master('local[*]')\
        .getOrCreate()

    # 手动开启Arrow框架
    spark.conf.set('spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled', True)

    # 2- 数据输入
    init_df = spark.createDataFrame(
        data=[(1, '张三', '广州'), (2, '李四', '深圳')],
        schema='id int,name string,address string'
    )

    # 3- 数据处理
    # sparksql dataframe -> pandas dataframe
    pd_df = init_df.toPandas()
    print(type(pd_df),pd_df)

    new_pd_df = pd_df[pd_df['id']==2]

    # pandas dataframe -> sparksql dataframe
    spark_df = spark.createDataFrame(data=new_pd_df)
    spark_df.show()
    spark_df.printSchema()

    # 4- 数据输出
    # 5- 释放资源
    spark.stop()

基于Pandas完成UDF函数

基于Pandas的UDF函数来转换为Spark SQL的UDF函数进行使用。底层是基于Arrow框架来完成数据传输,允许向量化(可以充分利用计算机CPU性能)操作。

Pandas的UDF函数其实本质上就是Python的函数,只不过函数的传入数据类型为Pandas的类型

基于Pandas的UDF可以使用自定义UDF函数和自定义UDAF函数

自定义函数流程:

第一步: 在PySpark中创建一个Python的函数,在这个函数中书写自定义的功能逻辑代码即可

第二步: 将Python函数包装成Spark SQL的函数
    注册方式一: udf对象 = spark.udf.register(参数1, 参数2)
        参数1: UDF函数名称。此名称用于后续在SQL中使用,可以任意取值,但是要符合名称的规范
        参数2: Python函数的名称。表示将哪个Python的函数注册为Spark SQL的函数
        使用: udf对象只能在DSL中使用。参数1指定的名称只能在SQL中使用
        注意: 如果编写的是UDAF函数,那么注册方式一需要配合注册方式三,一起使用
        
    注册方式二: udf对象 = F.pandas_udf(参数1, 参数2)
        参数1: 自定义的Python函数。表示将哪个Python的函数注册为Spark SQL的函数
        参数2: UDF函数的返回值类型。用于表示当前这个Python的函数返回的类型对应到Spark SQL的数据类型
        udf对象: 返回值对象,是一个UDF对象。仅能用在DSL中使用
    
    注册方式三: 语法糖写法  @F.pandas_udf(returnType=返回值Spark SQL的数据类型)  放置到对应Python的函数上面
        说明: 实际是方式一的扩展。仅能用在DSL中使用
    
    
第三步: 在Spark SQL的 DSL/ SQL 中进行使用即可

 自定义UDF函数

自定义Python函数的要求:SeriesToSeries

  • 表示:第一步中创建自定义Python函数的时候,输入参数的类型和返回值类型必须都是Pandas中的Series类型

  • 需求:完成a列和b列的求和计算操作

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
from pyspark.sql import SparkSession
import pandas as pd
import pyspark.sql.functions as F

# 绑定指定的Python解释器
from pyspark.sql.types import IntegerType

os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'

if __name__ == '__main__':
    # 1- 创建SparkSession对象
    spark = SparkSession.builder\
        .appName('pandas_udf')\
        .master('local[*]')\
        .getOrCreate()

    # 手动开启Arrow框架
    spark.conf.set('spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled', True)

    # 2- 数据输入
    init_df = spark.createDataFrame(
        data=[(1,2),(2,3),(3,4)],
        schema='num1 int,num2 int'
    )

    init_df.createTempView('tmp')

    # 3- 数据处理
    # 3.1- 自定义Python函数
    """
        1- num1:pd.Series用来限定输入的参数类型是Pandas中的Series对象
        2-  -> pd.Series用来限定返回值类型是Pandas中的Series对象
    """
    def my_sum(num1:pd.Series, num2:pd.Series) -> pd.Series:
        return num1+num2

    # 3.2- 注册进SparkSQL。注册方式一
    dsl_my_sum = spark.udf.register('sql_my_sum',my_sum)

    # 3.3- 使用
    # SQL
    spark.sql("""
        select
            num1,num2,
            sql_my_sum(num1,num2) as result
        from tmp
    """).show()

    # DSL
    init_df.select(
        "num1",
        "num2",
        dsl_my_sum("num1", "num2").alias("result")
    ).show()


    # 注册方式二
    dsl2_my_sum = F.pandas_udf(my_sum,IntegerType())

    # DSL
    init_df.select(
        "num1",
        "num2",
        dsl2_my_sum("num1", "num2").alias("result")
    ).show()

    # 注册方式三
    @F.pandas_udf(IntegerType())
    def my_sum_candy(num1:pd.Series, num2:pd.Series) -> pd.Series:
        return num1+num2

    # DSL
    init_df.select(
        "num1",
        "num2",
        my_sum_candy("num1", "num2").alias("result")
    ).show()

    # 4- 数据输出
    # 5- 释放资源
    spark.stop()

自定义UDAF函数

自定义Python函数的要求:Series To 标量

  • 表示:自定义函数的输入数据类型是Pandas中的Series对象,返回值数据类型是标量数据类型。也就是Python中的数据类型,例如:int、float、bool、list....

  • 需求:对某一列数据计算平均值的操作文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-813273.html

from pyspark import SparkConf, SparkContext
import os
from pyspark.sql import SparkSession
import pandas as pd
import pyspark.sql.functions as F

# 绑定指定的Python解释器
from pyspark.sql.types import IntegerType, FloatType

os.environ['SPARK_HOME'] = '/export/server/spark'
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'
os.environ['PYSPARK_DRIVER_PYTHON'] = '/root/anaconda3/bin/python3'

if __name__ == '__main__':
    # 1- 创建SparkSession对象
    spark = SparkSession.builder\
        .appName('pandas_udaf')\
        .master('local[*]')\
        .getOrCreate()

    # 手动开启Arrow框架
    spark.conf.set('spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled', True)

    # 2- 数据输入
    init_df = spark.createDataFrame(
        data=[(1,2),(2,3),(3,3)],
        schema='num1 int,num2 int'
    )

    init_df.createTempView('tmp')

    # 3- 数据处理
    # 3.1- 自定义Python函数
    """
        UDAF对自定义Python函数的要求:输入数据的类型必须是Pandas中的Series对象,返回值类型必须是Python中的标量数据类型
    """
    @F.pandas_udf(returnType=FloatType())
    def my_avg(num2_col:pd.Series) -> float:
        print(type(num2_col))
        print(num2_col)
        # 计算平均值
        return num2_col.mean()

    # 3.2- 注册进SparkSQL。注册方式一
    dsl_my_avg = spark.udf.register('sql_my_avg',my_avg)

    # 3.3- 使用
    # SQL
    spark.sql("""
        select
            sql_my_avg(num2) as result
        from tmp
    """).show()

    # DSL
    init_df.select(dsl_my_avg("num2").alias("result")).show()

    # 4- 数据输出
    # 5- 释放资源
    spark.stop()

到了这里,关于Spark SQL函数定义的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Spark SQL自定义collect_list分组排序

    想要在spark sql中对group by + concat_ws()的字段进行排序,可以参考如下方法。 原始数据如下: 目标数据如下: spark-shell: 1.使用开窗函数 因为使用开窗函数本身会使用比较多的资源, 这种方式在大数据量下性能会比较慢,所以尝试下面的操作。 2.使用struct和sort_array(array,asc?tru

    2024年02月01日
    浏览(38)
  • Spark【Spark SQL(二)RDD转换DataFrame、Spark SQL读写数据库 】

    Saprk 提供了两种方法来实现从 RDD 转换得到 DataFrame: 利用反射机制推断 RDD 模式 使用编程方式定义 RDD 模式 下面使用到的数据 people.txt :         在利用反射机制推断 RDD 模式的过程时,需要先定义一个 case 类,因为只有 case 类才能被 Spark 隐式地转换为DataFrame对象。 注意

    2024年02月09日
    浏览(54)
  • Spark SQL示例用法所有函数示例权威详解一【建议收藏】

    Spark中所有功能的入口点是 SparkSession 类。要创建一个基本的 SparkSession ,只需使用 SparkSession.builder() : 完整示例代码可在Spark存储库的“examples/src/main/scala/org/apache/spark/examples/sql/SparkSQLExample.scala”中找到。 在Spark 2.0中, SparkSession 提供了 对Hive功能的内置支持 ,包括 使用Hi

    2024年02月05日
    浏览(53)
  • 大数据技术之Spark——Spark SQL

            Spark SQL是Spark用于结构化数据处理的Spark模块。         我们之前学习过hive,hive是一个基于hadoop的SQL引擎工具,目的是为了简化mapreduce的开发。由于mapreduce开发效率不高,且学习较为困难,为了提高mapreduce的开发效率,出现了hive,用SQL的方式来简化mapreduce:hiv

    2024年02月12日
    浏览(52)
  • spark-sql处理json字符串的常用函数

    整理了spark-sql处理json字符串的几个函数: 1 get_json_object 解析不含数组的 json   2 from_json  解析json 3 schema_of_json 提供生成json格式的方法 4 explode   把JSONArray转为多行 get_json_object(string json_string, string path) :适合最外层为{}的json解析。  第一个参数是json对象变量,也就是含j

    2023年04月08日
    浏览(44)
  • Spark SQL数据源:JDBC

    Spark SQL还可以使用JDBC API从其他关系型数据库读取数据,返回的结果仍然是一个DataFrame,可以很容易地在Spark SQL中处理,或者与其他数据源进行连接查询。 在使用JDBC连接数据库时可以指定相应的连接属性 属性 介绍 url 连接的JDBC URL driver JDBC驱动的类名 user 数据库用户名 pass

    2024年02月09日
    浏览(41)
  • 【Spark大数据习题】习题_Spark SQL&&&Kafka&& HBase&&Hive

    PDF资源路径-Spark1 PDF资源路径-Spark2 一、填空题 1、Scala语言的特性包含面向对象编程、函数式编程的、静态类型的、可扩展的、可以交互操作的。 2、在Scala数据类型层级结构的底部有两个数据类型,分别是 Nothing和Null。 3、在Scala中,声明变量的有var声明变量和val声明常

    2024年02月06日
    浏览(44)
  • Spark大数据处理讲课笔记4.1 Spark SQL概述、数据帧与数据集

      目录 零、本讲学习目标 一、Spark SQL (一)Spark SQL概述 (二)Spark SQL功能 (三)Spark SQL结构 1、Spark SQL架构图 2、Spark SQL三大过程 3、Spark SQL内部五大组件 (四)Spark SQL工作流程 (五)Spark SQL主要特点 1、将SQL查询与Spark应用程序无缝组合 2、Spark SQL以相同方式连接多种数据

    2024年02月09日
    浏览(63)
  • Spark大数据处理讲课笔记4.2 Spark SQL数据源 - 基本操作

      目录 零、本讲学习目标 一、基本操作 二、默认数据源 (一)默认数据源Parquet (二)案例演示读取Parquet文件 1、在Spark Shell中演示 2、通过Scala程序演示 三、手动指定数据源 (一)format()与option()方法概述 (二)案例演示读取不同数据源 1、读取房源csv文件 2、读取json,保

    2024年02月09日
    浏览(44)
  • 电影评分数据分析案例-Spark SQL

    1. 2. 3. 4. 5. 6.

    2024年02月08日
    浏览(73)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包