pyspark自定义UDAF函数调用报错问题解决

关于“pyspark自定义UDAF函数调用报错问题解决”的完整攻略，以下是具体步骤：

1. 定义自定义UDAF函数

首先，定义自定义UDAF函数的主要步骤如下：

1.继承 pyspark.sql.functions.UserDefinedAggregateFunction 类。

2.重写 initialize、update 和 merge 方法，分别实现聚合函数初始化、更新和合并操作。

3.重写 dataType 方法，指定聚合函数返回值的数据类型。

4.重写 deterministic 方法，控制聚合函数的输出是否是确定的。

示例：

from pyspark.sql.functions import UserDefinedAggregateFunction, StructType, StructField, StringType, DoubleType

class MyMeanUDAF(UserDefinedAggregateFunction):
    def __init__(self):
        self.mean = 0.0
        self.count = 0

    def inputSchema(self):
        return StructType().add("value", DoubleType())

    def bufferSchema(self):
        return StructType().add("mean", DoubleType()).add("count", DoubleType())

    def dataType(self):
        return DoubleType()

    def initialize(self, buffer):
        buffer["mean"] = self.mean
        buffer["count"] = self.count

    def update(self, buffer, input):
        new_count = buffer["count"] + 1
        new_mean = buffer["mean"] + (input["value"] - buffer["mean"]) / new_count
        buffer["mean"] = new_mean
        buffer["count"] = new_count

    def merge(self, buffer1, buffer2):
        new_count = buffer1["count"] + buffer2["count"]
        new_mean = (buffer1["mean"] * buffer1["count"] + buffer2["mean"] * buffer2["count"]) / new_count
        buffer1["mean"] = new_mean
        buffer1["count"] = new_count

    def deterministic(self):
        return True

2. 注册自定义UDAF函数

在使用之前需要将该自定义函数注册到 spark 中，步骤如下：

spark.udf.register("my_mean_udaf", MyMeanUDAF())

其中，my_mean_udaf 指代我们为该聚合函数取的一个别名，类似于表名，MyMeanUDAF() 是我们定义的类。

3. 调用自定义UDAF函数

如下图所示，使用 groupBy 结合自定义聚合函数，统计 values 列的平均值，我们只需要调用 my_mean_udaf 函数即可：

df.groupBy("id").agg(my_mean_udaf("value").alias("mean"))

在这个例子中，我们将 groupBy 的结果按照 id 进行分类，使用 agg 函数对每一个 id 里面的 value 列进行统计，调用 my_mean_udaf 函数进行聚合，取别名为 mean。

4. 调用报错问题排查

如果在调用自定义UDAF函数时遇到报错问题，可以按照以下方法进行排查：

1.检查 initialize、update 和 merge 方法的代码是否正确。

2.检查 dataType 方法是否正确指定了返回值的数据类型。

3.检查 deterministic 方法是否正确指定了输出是否确定。

4.检查是否正确注册自定义函数，别名是否正确。

5.检查输入数据是否符合预期，比如数据类型是否正确等。

6.检查代码引用是否正确，比如是否正确导入 pyspark.sql.functions。

示例：

比如下面的代码就存在一个错误，函数 MyMeanUDAF 的 dataType 方法指定的返回值类型为 StringType，但是实际返回的值是 DoubleType，会导致调用该函数时报错：

from pyspark.sql.functions import UserDefinedAggregateFunction, StructType, StructField, StringType, DoubleType

class MyMeanUDAF(UserDefinedAggregateFunction):
    def __init__(self):
        self.mean = 0.0
        self.count = 0

    def inputSchema(self):
        return StructType().add("value", DoubleType())

    def bufferSchema(self):
        return StructType().add("mean", DoubleType()).add("count", DoubleType())

    def dataType(self):
        return StringType()

    def initialize(self, buffer):
        buffer["mean"] = self.mean
        buffer["count"] = self.count

    def update(self, buffer, input):
        new_count = buffer["count"] + 1
        new_mean = buffer["mean"] + (input["value"] - buffer["mean"]) / new_count
        buffer["mean"] = new_mean
        buffer["count"] = new_count

    def merge(self, buffer1, buffer2):
        new_count = buffer1["count"] + buffer2["count"]
        new_mean = (buffer1["mean"] * buffer1["count"] + buffer2["mean"] * buffer2["count"]) / new_count
        buffer1["mean"] = new_mean
        buffer1["count"] = new_count

    def deterministic(self):
        return True

调用示例：

df.groupBy("id").agg(my_mean_udaf("value").alias("mean"))

报错信息：

IllegalArgumentException: 'The output column of function MyMeanUDAF should have data type StringType, but the data type of the returned value is DoubleType.'

这种情况通常只需要修改 dataType 方法即可：

def dataType(self):
    return DoubleType()

这是一个常见的错误，但也是比较好排查的，只需要在控制台获取报错信息，根据报错信息进行修改即可。