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Spark SQL函数定义

news 来源：原创 2024/5/10 20:44:17

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# SQLspark.sql("""select cookie,datestr,pvfrom (selectcookie,datestr,pv,row_number() over (partition by cookie order by pv desc) as rnfrom 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

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

 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 StringTypeos.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# SQLspark.sql("""selectid,name,address,sql_add_suffix(address) as new_addressfrom tmp""").show()# DSLinit_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())# DSLinit_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')# DSLinit_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"# DSLinit_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 dataframepd_df = init_df.toPandas()print(type(pd_df),pd_df)new_pd_df = pd_df[pd_df['id']==2]# pandas dataframe -> sparksql dataframespark_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 IntegerTypeos.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# SQLspark.sql("""selectnum1,num2,sql_my_sum(num1,num2) as resultfrom tmp""").show()# DSLinit_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())# DSLinit_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# DSLinit_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

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, FloatTypeos.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# SQLspark.sql("""selectsql_my_avg(num2) as resultfrom tmp""").show()# DSLinit_df.select(dsl_my_avg("num2").alias("result")).show()# 4- 数据输出# 5- 释放资源spark.stop()

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