pyspark 创建临时UDF，SQL 传入多个参数|极客教程

pyspark 创建临时UDF，SQL 传入多个参数

在数据处理过程中，我们可能需要对数据进行复杂的操作，而 PySpark 提供了 User Defined Functions（UDF）的功能，允许我们自定义函数来处理数据。本文将详细介绍如何在 PySpark 中创建临时UDF，并且通过 SQL 语句传入多个参数进行数据处理。

1. 创建 PySpark 环境

首先，我们需要创建 PySpark 的环境，可以使用以下代码来初始化 SparkSession：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder \
    .appName("UDF with multiple parameters") \
    .getOrCreate()

2. 创建测试数据

为了演示如何创建临时UDF并传入多个参数，我们首先需要创建一些测试数据。这里我们使用一个包含姓名和年龄的数据集来作为示例：

data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age"])
df.show()

运行以上代码，我们会得到如下的数据集：

+-------+---+
|   name|age|
+-------+---+
|  Alice| 25|
|    Bob| 30|
|Charlie| 35|
+-------+---+

3. 创建 UDF 函数

接下来，我们要创建一个自定义函数来处理数据。在 PySpark 中，我们可以通过 pyspark.sql.functions 模块来定义UDF。这里我们将创建一个函数 add_suffix，用于给姓名添加后缀：

from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import StringType

def add_suffix(name, suffix):
    return name + suffix

add_suffix_udf = udf(add_suffix, StringType())

在上面的代码中，add_suffix 函数接收两个参数 name 和 suffix，用于给姓名添加后缀，并且指定返回类型为字符串。

4. 注册 UDF 函数

在创建UDF函数之后，我们需要将其注册为 Spark 的临时函数，以便在 SQL 语句中使用。以下代码展示了如何将 add_suffix_udf 注册为临时UDF：

spark.udf.register("add_suffix_udf", add_suffix_udf)

5. 使用 UDF 函数

现在我们可以使用刚刚创建的UDF函数 add_suffix_udf 来处理数据。我们将展示如何在 SQL 语句中传入多个参数来调用该函数：

df.createOrReplaceTempView("people")

result = spark.sql("SELECT name, add_suffix_udf(name, ' Sr.') as name_with_suffix FROM people")
result.show()

在上述代码中，我们首先将DataFrame注册为临时视图 people，然后使用 SQL 语句调用注册的UDF函数 add_suffix_udf 并传入两个参数 ' Sr.'。最终我们将得到如下结果：

+-------+----------------+
|   name|name_with_suffix|
+-------+----------------+
|  Alice|       Alice Sr.|
|    Bob|         Bob Sr.|
|Charlie|    Charlie Sr.|
+-------+----------------+