apache-spark - 基于两个或多个列的 Spark DataFrame 聚合

Question

我想为基于多个列的一些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)，然后取 cmax 的总和。

当我调用 df.agg() 时，我似乎无法将两个或更多列传递给任何聚合方法(包括 UDAF)。第一个问题，这是真的吗？

对于这个简单的示例，我可以创建另一个名为 cmax 的列，并对 cmax 进行聚合。但实际上，我需要基于 N 个列组合进行聚合，结果将是大小为 N 的集合。我希望在 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。

Answer 1

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列(来自其源代码)。

 def apply(exprs: Column*): Column

您只需确保 inputSchema 返回一个 StructType 反射(reflect)您想要用作 UDAF 输入的列。

对于列 c1 和 c2 的情况，您的 UDAF 必须实现具有以下架构的 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的 inputSchema 的参数来初始化自定义 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，我们不验证 StructType 是否为 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|
+-------+---------------------+

有一个关于 UDAF 的很好的教程。不幸的是，它们没有涵盖多个参数。

https://ragrawal.wordpress.com/2015/11/03/spark-custom-udaf-example/