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本文针对上一篇博客介绍一个聚合函数的例子巩固一下sql 定义函数。
首先需要定义一个聚合函数

class StringCount extends UserDefinedAggregateFunction{
  //输入数据的类型
  override def inputSchema: StructType = {
    StructType(Array(StructField("str",org.apache.spark.sql.types.StringType,true)))
  }
  //中间聚合时所处理的数据的类型
  override def bufferSchema: StructType={
    StructType(Array(StructField("count",org.apache.spark.sql.types.IntegerType,true)))
  }
  // 函数返回值的类型
  override def dataType: DataType = {
    org.apache.spark.sql.types.IntegerType
  }

  override def deterministic: Boolean = true
//为每个分组的数据执行初始化操作
  override def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {
    buffer(0)=0
  }
  //每个分组有一个新的值进来的时候如何进行分组对应的额聚合计算
  override def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {
    buffer(0)=buffer.getAs[Int](0)+1
  }

  //由于spark  是分布式，所以一个分组的数组会在不同的节点上进行聚合，就是update
  //但是最后一个分组在各个节点上的聚合值进行合并
  override def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = {
    buffer1(0)=buffer1.getAs[Int](0)+buffer2.getAs[Int](0)
  }
  //一个分组的聚合值，如何通过中间的缓存聚合值，最后返回一个最终的聚合值
  override def evaluate(buffer: Row): Any = {
    buffer.getAs[Int](0)
  }
}

下面定义一个方法测试一下

object UDFCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf=new SparkConf().setMaster("local").setAppName("UDF")
    val sc=new SparkContext(conf)
    val sqlContext=new SQLContext(sc)
    //  构造模拟数据
    val names=Array("Leo","Marry","Jack","Tom","Leo","Marry","Jack","Tom","Leo","Marry","Jack","Tom");
    val namesRDD=sc.parallelize(names);
    val namesRowRDD=namesRDD.map(name=>Row(name))
    val structType= StructType(Array(StructField("name",org.apache.spark.sql.types.StringType,true)))

    var namesDF=sqlContext.createDataFrame(namesRowRDD,structType)
    //注册一张表
    namesDF.registerTempTable("names")
    //自定义函数
    sqlContext.udf.register("strCount",new StringCount())
   val namesREDF=   sqlContext.sql("select name,strCount(name) from names group by name")
    namesREDF   .collect().foreach(row=>println(row.getString(0)+"  "+row.getInt(1)))

    namesREDF.show()
  }
}

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