spark函数是否支持自定义聚合-乐工具技术知识

是的，Spark 函数支持自定义聚合。在 Apache Spark 中，你可以使用 Aggregator 接口来创建自定义聚合函数。Aggregator 接口允许你定义一个聚合操作，该操作可以在多个分区上并行执行，并将结果合并为一个最终值。

要创建自定义聚合函数，你需要实现以下几个方法：

createCombiner(): 创建一个用于将分区结果合并的累加器。这个方法接收一个输入参数，并返回一个累加器实例。
mergeCombiners(combiner1, combiner2): 合并两个累加器实例。这个方法接收两个累加器实例作为参数，并返回一个新的累加器实例，该实例包含了两个输入累加器的值。
reduce(accumulator, input): 将输入值与累加器实例合并，以产生一个新的累加器实例。这个方法接收一个累加器实例和一个输入值作为参数，并返回一个新的累加器实例。
getValue(accumulator): 从累加器实例中获取最终值。这个方法接收一个累加器实例作为参数，并返回该实例的最终值。

下面是一个简单的自定义聚合函数示例，用于计算一组整数的平均值：

import org.apache.spark.sql.expressions.Aggregator
import org.apache.spark.sql.{Encoder, Encoders}

case class Average(sum: Long, count: Long) {
  def merge(other: Average): Average = {
    Average(sum + other.sum, count + other.count)
  }

  def reduce(accumulator: Average, input: Int): Average = {
    Average(accumulator.sum + input, accumulator.count + 1)
  }

  def getValue(accumulator: Average): Double = {
    if (accumulator.count == 0) 0.0 else accumulator.sum.toDouble / accumulator.count
  }
}

object Average {
  implicit val encoder: Encoder[Average] = Encoders.product[Average]
}

要在 Spark SQL 中使用这个自定义聚合函数，你需要将其注册为一个 UDF（用户定义函数）：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._

val spark = SparkSession.builder.appName("Custom Aggregation Example").getOrCreate()

import Average._

val input = Seq(1, 2, 3, 4, 5).toDF("value")

input.groupBy().agg(avg(custom_avg(col("value"))).as("average"))

这将计算输入数据集的平均值，并将结果存储在名为 “average” 的列中。