在PySpark 2.1.0中,可以通过自定义用户定义的聚合函数(UDAF)来定义事件时间窗口上的UDAF。UDAF允许我们在事件时间窗口上执行自定义的聚合操作。
以下是在PySpark 2.1.0中定义事件时间窗口上的UDAF的步骤:
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import IntegerType
from pyspark.sql.window import Window
spark = SparkSession.builder.appName("EventTimeWindowUDAF").getOrCreate()
class MyUDAF:
def __init__(self):
self.buffer = []
def initialize(self):
self.buffer = []
def update(self, value):
self.buffer.append(value)
def merge(self, other):
self.buffer.extend(other)
def evaluate(self):
return sum(self.buffer)
在上面的代码中,我们定义了一个名为MyUDAF的自定义聚合函数。它具有initialize、update、merge和evaluate四个方法。initialize方法用于初始化缓冲区,update方法用于更新缓冲区,merge方法用于合并两个缓冲区,evaluate方法用于计算最终的聚合结果。
my_udaf = MyUDAF()
spark.udf.register("my_udaf", my_udaf)
在上面的代码中,我们将自定义的聚合函数注册为名为"my_udaf"的UDAF。
df = spark.createDataFrame([(1, "2022-01-01 10:00:00", 10),
(2, "2022-01-01 10:01:00", 20),
(3, "2022-01-01 10:02:00", 30),
(4, "2022-01-01 10:03:00", 40)],
["id", "event_time", "value"])
window = Window.orderBy("event_time").rangeBetween(-600, 0)
在上面的代码中,我们创建了一个包含id、event_time和value列的DataFrame。然后,我们使用Window函数定义了一个事件时间窗口,窗口大小为10分钟(600秒),窗口范围为当前行及之前的所有行。
df.withColumn("sum_value", udf(lambda x: my_udaf.update(x), IntegerType())("value").over(window)) \
.withColumn("result", udf(lambda x: my_udaf.evaluate(), IntegerType())("value").over(window)) \
.show()
在上面的代码中,我们使用withColumn和udf函数将自定义的聚合函数应用于DataFrame。首先,我们使用update方法更新缓冲区,并将结果存储在名为"sum_value"的新列中。然后,我们使用evaluate方法计算最终的聚合结果,并将结果存储在名为"result"的新列中。最后,我们使用show方法显示DataFrame的内容。
这样,我们就成功地在PySpark 2.1.0中定义了事件时间窗口上的UDAF。请注意,这只是一个示例,您可以根据自己的需求自定义更复杂的聚合函数和窗口定义。
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