前言

不得不说，udf函数在spark开发中是非常方便的。有了这个提供，我们不仅可以操作spark dataframe。还可以直接操作数仓(hive)而无需再去过多精力研究hive的复杂函数。

值得高兴的是pyspark同样也支持udf的编写，我们知道初期的spark对于python并不十分友好，随着版本的更新也给python提供了更多的接口。

udf函数的编写

这个其实就是把python的函数绑定spark的udf函数中。我们先来初始化我们的数据源。

df = sc.parallelize([[30, '小明'],
                        [40, '小明'],
                        [80, '小明'],
                        [80, '小强'],
                        [30, '小强'],
                        [40, '小强'],
                        [80, '小强'],
                        [80, '小强']
                        ]).toDF(['name', 'score'])
    df.show()
+-----+----+
|score|name|
+-----+----+
|   30|小明|
|   40|小明|
|   80|小明|
|   80|小强|
|   30|小强|
|   40|小强|
|   80|小强|
|   80|小强|
+-----+----+

我们假设上述数据是两位同学本学年的成绩。现在我们想查看他们的成绩是否及格，我们可以通过map函数去操作。但是此时如果数据在数仓内，或者我们习惯spark sql 的用法。我们不想再进行过多rdd的转换。我们则可以通过spark udf函数来操作。

函数编写

from pyspark.sql.types import IntegerType, FloatType, StringType
from pyspark.sql.functions import udf, collect_list
def is_pass(line):
    return "及格" if line >= 60 else "不及格"

# 进行udf函数绑定, 第一个参数是函数名, 第二个函数是返回值类型。
get_score_pass = udf(is_pass, StringType())

# 注册该函数到spark session中
spark.udf.register(name="get_score_pass", f=get_score_pass)

# 进行查询
 df.registerTempTable('test_score')
    spark.sql(
        "select score, name, get_score_pass(score) as `是否及格` from test_score"
    ).show()
+-----+----+--------+
|score|name|是否及格|
+-----+----+--------+
|   30|小明|  不及格|
|   40|小明|  不及格|
|   80|小明|    及格|
|   80|小强|    及格|
|   30|小强|  不及格|
|   40|小强|  不及格|
|   80|小强|    及格|
|   80|小强|    及格|
+-----+----+--------+

注意事项

我们在绑定udf函数后需要进行注册。

spark.udf.register(name="get_score_pass", f=get_score_pass)

否则则会报以下错误

"Undefined function: 'get_score_pass'. This function is neither a registered temporary function nor a permanent function

聚合函数的编写

上述是普通udf函数的编写，但在我们生产中很多时候需要使用聚合函数。虽然spark也提供了对标主流数据库大多通用类聚合函数，但是还是有一些特殊场景需要我们自定义聚合函数。

这个时候udf就是一个不错的选择。

比如上述的数据中我们要求中每一位同学的及格率，这个时候普通的聚合函数一次就很难做到了，我们可以编写udf函数。

聚合函数前使用

我们先需要把聚合到的字段放到一个列表里，比如上述的成绩

spark.sql(
        "select collect_list(score), name  from test_score group by name"
    ).show()
+--------------------+----+
| collect_list(score)|name|
+--------------------+----+
|        [30, 40, 80]|小明|
|[80, 30, 40, 80, 80]|小强|
+--------------------+----+

这样我们的所有成绩聚合后的结果就聚合在一个列表里，后面就好操作了

函数编写

还是同样的三部曲，函数书写、函数绑定、函数注册

# 编写函数
def is_pass(line):
    length = len(line)
    total = 0
    for i in line:
        if i >= 60:
            total += 1

    return total/length

# 函数绑定
get_pass_ratio = udf(is_pass, StringType())

# 函数注册
spark.udf.register(name="get_pass_ratio", f=get_pass_ratio)

spark.sql(
        "select collect_list(score), get_pass_ratio(collect_list(score)) as `及格率`, name  
        from test_score group by name"
    ).show()
+--------------------+------------------+----+
| collect_list(score)|            及格率|name|
+--------------------+------------------+----+
|        [30, 40, 80]|0.3333333333333333|小明|
|[80, 30, 40, 80, 80]|               0.6|小强|
+--------------------+------------------+----+