Spark SQL函数详解：案例解析(第8天)

系列文章目录

1- Spark SQL函数定义（掌握）
2- Spark 原生自定义UDF函数案例解析（掌握）
3- Pandas自定义函数案例解析（熟悉）
4- Apache Arrow框架案例解析（熟悉）
5- spark常见面试题

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前言

本文主要通过案例解析工作中常用的Spark SQL函数，以及应用场景

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一、Spark SQL函数定义（掌握）

1. 窗口函数

回顾之前学习过的窗口函数：

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: 排序函数 row_number() rank() dense_rank() 
3- 第三类: 其他函数 ntile()  first_value() last_value() lead() lag() 

三个排序函数的区别?
row_number(): 巧记 1234  特点: 唯一且连续
rank(): 巧记 1224 特点: 并列不连续
dense_rank(): 巧记 1223  特点: 并列且连续
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在Spark SQL中使用窗口函数案例：

已知数据如下:

cookie1,2018-04-10,1
cookie1,2018-04-11,5
cookie1,2018-04-12,7
cookie1,2018-04-13,3
cookie1,2018-04-14,2
cookie1,2018-04-15,4
cookie1,2018-04-16,4
cookie2,2018-04-10,2
cookie2,2018-04-11,3
cookie2,2018-04-12,5
cookie2,2018-04-13,6
cookie2,2018-04-14,3
cookie2,2018-04-15,9
cookie2,2018-04-16,7
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需求: 要求找出每个cookie中pv排在前3位的数据，也就是分组取TOPN问题

# 导包
import os
from pyspark.sql import SparkSession,functions as F,Window as W

# 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'

# 创建main函数
if __name__ == '__main__':
    # 1.创建SparkContext对象
    spark = SparkSession.builder.appName('pyspark_demo').master('local[*]').getOrCreate()

    # 2.数据输入
    df = spark.read.csv(
        path='file:///export/data/spark_project/spark_sql/data/cookie.txt',
        sep=',',
        schema='cookie string,datestr string,pv int'
    )
    # 3.数据处理(切分,转换,分组聚合)
    # 4.数据输出
    etldf = df.dropDuplicates().dropna()
    # SQL方式
    etldf.createTempView('cookie_logs')
    spark.sql(
        """
        select cookie,datestr,pv
        from (
           select cookie,datestr,pv,
              dense_rank() over(partition by cookie order by pv desc) as rn
           from cookie_logs
        ) temp where rn <=3 
        """
    ).show()
    # DSL方式
    etldf.select(
        'cookie', 'datestr', 'pv',
        F.dense_rank().over( W.partitionBy('cookie').orderBy(F.desc('pv')) ).alias('rn')
    ).where('rn <=3').select('cookie', 'datestr', 'pv').show()


    # 5.关闭资源
    spark.stop()

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运行结果截图：

2. 自定义函数背景

2.1 回顾函数分类标准

SQL函数，主要分为以下三大类：

• UDF函数：普通函数
  • 特点：一对一，输入一个得到一个
  • 例如：split() …
• UDAF函数：聚合函数
  • 特点：多对一，输入多个得到一个
  • 例如：sum() avg() count() min() max() …
• UDTF函数：表生成函数
  • 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

2.2 自定义函数背景

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
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​ 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。

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(Arrow,pandas...)，Python可以开发UDF、UDAF函数,同时也提升效率
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​ Spark SQL原生UDF函数存在的问题：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
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二、Spark原生自定义UDF函数

1. 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

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1.1 自定义演示一

需求1: 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 , 例如后缀名 ‘_itheima’

效果如下:

# 导包
import os
from pyspark.sql import SparkSession,functions as F
from pyspark.sql.types import StringType

# 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'

# 创建main函数
if __name__ == '__main__':
    # 1.创建SparkContext对象
    spark = SparkSession.builder.appName('pyspark_demo').master('local[*]').getOrCreate()


    # 2.数据输入
    df = spark.createDataFrame(
        data=[(1,'张三','广州'),(2,'李四','深圳')],
        schema='id int,name string,address string'
    )
    df.show()
    
    # 3.SparkSQL自定义udf函数
    # 第一步.自定义python函数
    def add_suffix(data):
        return data+'_itheima'

    # 第二步.把python函数注册到SparkSQL
    # ① spark.udf.register注册
    dsl1_add_suffix = spark.udf.register('sql_add_suffix',add_suffix,StringType())
    # ②F.udf注册
    dsl2_add_suffix = F.udf(add_suffix, StringType())
    # ③@F.udf注册
    @F.udf( StringType())
    def candy_add_suffix(data):
        return data+'_itheima'

    # 第三步.在SparkSQL中调用自定义函数
    # SQL方式
    df.createTempView('temp')
    spark.sql(
        """select id,name,sql_add_suffix(address) as new_address from temp"""
    ).show()
    
    # DSL方式
    # 调用dsl1_add_suffix
    df.select(
        'id', 'name', dsl1_add_suffix('address').alias('new_address')
    ).show()
    # 调用dsl2_add_suffix
    df.select(
        'id', 'name', dsl2_add_suffix('address').alias('new_address')
    ).show()
    # 调用candy_add_suffix
    df.select(
        'id', 'name', candy_add_suffix('address').alias('new_address')
    ).show()

    # 4.关闭资源
    spark.stop()
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博主友情提醒: 可能遇到的问题如下

原因: 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。
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1.2 自定义演示二

需求2: 请自定义一个函数，返回值类型为复杂类型: 列表

效果如下:

参考代码:

# 导包
import os
from pyspark.sql import SparkSession,functions as F
from pyspark.sql.types import StringType, ArrayType

# 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'

# 创建main函数
if __name__ == '__main__':
    # 1.创建SparkContext对象
    spark = SparkSession.builder.appName('pyspark_demo').master('local[*]').getOrCreate()


    # 2.数据输入
    df = spark.createDataFrame(
        data=[(1,'张三_广州'),(2,'李四_深圳')],
        schema='id int,name_address string'
    )
    df.show()

    # 3.SparkSQL自定义udf函数
    # 第一步.自定义python函数
    def my_split(data:str):
        list1 = data.split('_')
        return list1

    # 第二步.把python函数注册到SparkSQL
    # ① spark.udf.register注册
    dsl1_add_suffix = spark.udf.register('sql_add_suffix',my_split,ArrayType(StringType()))
    # ②F.udf注册
    dsl2_add_suffix = F.udf(my_split, ArrayType(StringType()))
    # ③@F.udf注册
    @F.udf(ArrayType(StringType()))
    def candy_add_suffix(data):
        list1 = data.split('_')
        return list1

    # 第三步.在SparkSQL中调用自定义函数
    # SQL方式
    df.createTempView('temp')
    spark.sql(
        """select id,sql_add_suffix(name_address) as new_address from temp"""
    ).show()

    # DSL方式
    # 调用dsl1_add_suffix
    df.select(
        'id',  dsl1_add_suffix('name_address').alias('new_name_address')
    ).show()
    # 调用dsl2_add_suffix
    df.select(
        'id',dsl2_add_suffix('name_address').alias('new_name_address')
    ).show()
    # 调用candy_add_suffix
    df.select(
        'id',candy_add_suffix('name_address').alias('new_name_address')
    ).show()


    # 4.关闭资源
    spark.stop()
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1.3 自定义演示三

需求3: 请自定义一个函数，返回值类型为复杂类型: 字典

效果如下:

注意: 注意: 如果是字典类型,StructType中列名需要和字典的key值一致,否则是null补充
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# 导包
import os
from pyspark.sql import SparkSession,functions as F
from pyspark.sql.types import StringType, ArrayType, StructType

# 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'

# 创建main函数
if __name__ == '__main__':
    # 1.创建SparkContext对象
    spark = SparkSession.builder.appName('pyspark_demo').master('local[*]').getOrCreate()


    # 2.数据输入
    df = spark.createDataFrame(
        data=[(1,'张三_广州'),(2,'李四_深圳')],
        schema='id int,name_address string'
    )
    df.show()

    # 3.SparkSQL自定义udf函数
    # 第一步.自定义python函数
    def my_split(data:str):
        list1 = data.split('_')
        return {'name':list1[0],'address':list1[1]}

    # 第二步.把python函数注册到SparkSQL
    # 注意: 如果是字典类型,StructType中列名需要和字典的key值一致,否则是null
    t = StructType().add('name',StringType()).add('address',StringType())
    # ① spark.udf.register注册
    dsl1_add_suffix = spark.udf.register('sql_add_suffix',my_split,t)
    # ②F.udf注册
    dsl2_add_suffix = F.udf(my_split, t)
    # ③@F.udf注册
    @F.udf(t)
    def candy_add_suffix(data):
        list1 = data.split('_')
        return {'name':list1[0],'address':list1[1]}

    # 第三步.在SparkSQL中调用自定义函数
    # SQL方式
    df.createTempView('temp')
    spark.sql(
        """select id,sql_add_suffix(name_address) as new_name_address from temp"""
    ).show()

    # DSL方式
    # 调用dsl1_add_suffix
    df.select(
        'id', dsl1_add_suffix('name_address').alias('new_name_address')
    ).show()
    # 调用dsl2_add_suffix
    df.select(
        'id',dsl2_add_suffix('name_address').alias('new_name_address')
    ).show()
    # 调用candy_add_suffix
    df.select(
        'id',candy_add_suffix('name_address').alias('new_name_address')
    ).show()

    # 4.关闭资源
    spark.stop()
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三、Pandas的自定义函数

1. Apache Arrow框架

​ 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

​

如何安装? 三个节点建议都安装（注：集群搭建后续会更新）

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==16.1.0
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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

如何使用呢? 默认不会自动启动的, 一般建议手动配置

spark.conf.set('spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled',True)
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2. 基于Arrow完成Pandas和Spark的DataFrame互转

Pandas中DataFrame：

DataFrame：表示一个二维表对象，就是表示整个表

字段、列、索引；Series表示一列

Spark SQL中DataFrame：

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

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

# 导包
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'

# 创建main函数
if __name__ == '__main__':
    # 1.创建SparkContext对象
    spark = SparkSession.builder.appName('pyspark_demo').master('local[*]').getOrCreate()

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

    # 2.数据输入
    df = spark.createDataFrame(
        data=[(1,'张三_广州'),(2,'李四_深圳')],
        schema='id int ,name_address string'
    )
    df.show()
    print(type(df))
    print('------------------------')

    # 3.数据处理(切分,转换,分组聚合)
    # 4.数据输出
    # spark->pandas
    pd_df = df.toPandas()
    print(pd_df)
    print(type(pd_df))

    print('------------------------')
    # pandas->spark
    df2 = spark.createDataFrame(pd_df)
    df2.show()
    print(type(df2))
    

    # 5.关闭资源
    spark.stop()

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3. 基于Pandas自定义函数

​ 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

3.1 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)  放置到对应Python的函数上面
		说明: 实际是方式二的扩展。仅能用在DSL中使用
	
第三步: 在Spark SQL的 DSL/ SQL 中进行使用即可

基于pandas方式还支持自定义UDAF函数
注意: 如果要用于自定义UDAF函数,理论上只能用上述注册方式三语法糖方式,也就意味着理论只能DSL使用
注意: 如果还想同时用SQL方式和DSL方式,可以把加了语法糖的函数,再传入到方式register注册,就可以使用了!
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3.2 自定义UDF函数

• 自定义Python函数的要求：SeriesToSeries

  

# 导包
import os
from pyspark.sql import SparkSession,functions as F
import pandas as pd

# 绑定指定的python解释器
from pyspark.sql.types import LongType, 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'

# 创建main函数
if __name__ == '__main__':
    # 1.创建SparkContext对象
    spark = SparkSession.builder.appName('pyspark_demo').master('local[*]').getOrCreate()

    # TODO: 开启Arrow的使用
    spark.conf.set('spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled', 'True')

    # 2.数据输入
    df = spark.createDataFrame(
        data = [(1,1),(2,2),(3,3)],
        schema= 'num1 int,num2 int'
    )
    df.show()
    # 3.基于pandas自定义函数 :SeriesTOSeries
    # 第一步: 自定义python函数
    def multiply(num1:pd.Series,num2:pd.Series)->pd.Series:
        return num1*num2

    # 第二步: 把python注册为SparkSQL函数
    # ①spark.udf.register注册
    dsl1_multiply = spark.udf.register('sql_multiply',multiply)
    # ②F.pandas_udf注册
    dsl2_multiply = F.pandas_udf(multiply,IntegerType())
    # ③@F.pandas_udf注册
    @F.pandas_udf(IntegerType())
    def candy_multiply(num1: pd.Series, num2: pd.Series) -> pd.Series:
        return num1 * num2

    # 第三步: 在SparkSQL中调用注册后函数
    # SQL方式
    df.createTempView('temp')
    spark.sql(
        """select num1,num2,sql_multiply(num1,num2) as result from temp"""
    ).show()
    # DSL方式
    #调用dsl1_multiply
    df.select(
        'num1','num2',dsl1_multiply('num1','num2').alias('result')
    ).show()
    # 调用dsl2_multiply
    df.select(
        'num1', 'num2', dsl2_multiply('num1', 'num2').alias('result')
    ).show()
    # 调用candy_multiply
    df.select(
        'num1', 'num2', candy_multiply('num1', 'num2').alias('result')
    ).show()

    # 4.关闭资源
    spark.stop()

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3.3 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…

  

基于pandas方式还支持自定义UDAF函数
注意: 如果要用于自定义UDAF函数,理论上只能用上述注册方式三语法糖方式,也就意味着理论只能DSL使用
注意: 如果还想同时用SQL方式和DSL方式,可以把加了语法糖的函数,再传入到方式register注册,就可以使用了!
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# 导包
import os
from pyspark.sql import SparkSession, functions as F
import pandas as pd

# 绑定指定的python解释器
from pyspark.sql.types import LongType, 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'

# 创建main函数
if __name__ == '__main__':
    # 1.创建SparkContext对象
    spark = SparkSession.builder.appName('pyspark_demo').master('local[*]').getOrCreate()

    # TODO: 开启Arrow的使用
    spark.conf.set('spark.sql.execution.arrow.pyspark.enabled', 'True')

    # 2.数据输入
    df = spark.createDataFrame(
        data=[(1, 1.0), (1, 2.0), (2, 3.0), (2, 5.0), (2, 10.0)],
        schema='id int,value float'
    )
    df.show()


    # 3.基于pandas自定义函数 :SeriesTOSeries
    # 第一步: 自定义python函数
    # ③@F.pandas_udf注册  注意: 理论上UDAF只能用注册方式三语法糖方式,也就意味着只能DSL使用
    @F.pandas_udf(FloatType())
    def candy_mean_v(value: pd.Series) -> float:
        return value.mean()


    # 第二步: 注意: 如果还想同时用SQL方式和DSL方式,可以把加了语法糖的函数,再传入到方式一register注册
    # ①spark.udf.register注册
    dsl1_mean_v = spark.udf.register('sql_mean_v', candy_mean_v)

    # 第三步: 在SparkSQL中调用注册后函数
    # DSL方式
    # 调用candy_mean_v
    df.groupBy('id').agg(
        candy_mean_v('value').alias('result')
    ).show()

    # 调用dsl1_mean_v
    df.groupBy('id').agg(
        dsl1_mean_v('value').alias('result')
    ).show()

    # SQL方式
    df.createTempView('temp')
    spark.sql(
        """select id,sql_mean_v(value) as result from temp group by id"""
    ).show()

    # 4.关闭资源
    spark.stop()
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四、Spark常见面试题

1. Spark client 和Spark cluster的区别？

区别是driver 进程在哪运行，client模式driver运行在master节点上，不在worker节点上；cluster模式
driver运行在worker集群某节点上，不在master节点上。
一般来说，如果提交任务的节点（即Master）和Worker集群在同一个网络内，此时client mode比较合
适。
如果提交任务的节点和Worker集群相隔比较远，就会采用cluster mode来最小化Driver和Executor之间
的网络延迟。
yarn client模式：driverzai当前提交任务的节点上，可以打印任务运行的日志信息。
yarn cluster模式：driver在AppMaster所有节点上，分布式分配，不能再提交任务的本机打印日志信
息。
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2. Spark常用端口号

Spark-shell任务端口：4040
内部通讯端口：7077
查看任务执行情况端口：8080
历史服务器：18080
Oozie端口号：11000
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3. Repartitons和Coalesce区别

• 关系：两者都是用来改变 RDD 的 partition 数量的，repartition 底层调用的就是 coalesce 方 法：
  coalesce(numPartitions, shuffle = true)
• 区别：repartition 一定会发生 shuffle，coalesce 根据传入的参数来判断是否发生 shuffle 一般情况
  下增大 rdd 的 partition 数量使用 repartition，减少 partition 数量时使用 coalesce。