Question

如何在spark scala数据帧（非文本）API中访问几何体UDF？即如何转换

如何在scala数据框DSL中提供的文本spark-sql API中提供sql UDF？即如何启用而不是这个表达式

spark.sql("select st_asText(st_bufferPoint(geom,10)) from chicago where case_number = 1")

类似于

df.select(st_asText(st_bufferPoint('geom, 10))).filter('case_number === 1)

如何以不仅可用于sql文本模式的方式注册几何体UDF。来自https://github.com/locationtech/geomesa/blob/f13d251f4d8ad68f4339b871a3283e43c39ad428/geomesa-spark/geomesa-spark-sql/src/main/scala/org/apache/spark/sql/SQLTypes.scala#L59-L66的SQLTypes.init(spark.sqlContext)似乎只是注册了文字表达。

我已导入

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

所以这些功能

https://github.com/locationtech/geomesa/blob/828822dabccb6062118e36c58df8c3a7fa79b75b/geomesa-spark/geomesa-spark-sql/src/main/scala/org/apache/spark/sql/SQLSpatialFunctions.scala#L31-L41

应该可用。

Answer 1

您可以使用导入的udf中的org.apache.spark.sql.functions功能，例如

val  myUdf = udf((x: String) => doSomethingWithX(x))

然后您可以在DSL中使用myUdf，如df.select（myUdf（$“field”））

Answer 2

查看callUDF

中的org.apache.spark.sql.functions功能

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("callUDF")
  .master("local[*]")
  .getOrCreate()
import spark.implicits._

val df = spark.createDataset(List("abcde", "bcdef", "cdefg")).toDF("str")
df.createTempView("view")

spark.sql("select length(substring(str, 2, 3)) from view").show()
df.select(callUDF("length", callUDF("substring", $"str", lit(2), lit(3)))).show()

spark.stop()

使用Spark 2.1进行测试

在Scala spark数据帧DSL API中提供spark-sql UDF

2 个答案: