Spark SQL

Spark SQL是Apache Spark中的一个重要模块，专门用于处理结构化数据

---

Spark SQL 解析过程

Spark SQL对SQL语句的处理和关系型数据库类似，即词法/语法解析、绑定、优化、执行。Spark SQL会先将SQL语句解析成一棵树，然后使用规则(Rule)对Tree进行绑定、优化等处理过程。Spark SQL由Core、Catalyst、Hive、Hive-ThriftServer四部分构成：

• Core: 负责处理数据的输入和输出，如获取数据，查询结果输出成DataFrame等
• Catalyst: 负责处理整个查询过程，包括解析、绑定、优化等
• Hive: 负责对Hive数据进行处理
• Hive-ThriftServer: 主要用于对Hive的访问

SparkSQL的解析过程大致可以分为以下几个步骤：

1. 解析用户的SQL语句：将SQL字符串转换为逻辑计划。
2. 优化逻辑计划：通过各种优化技术提升执行效率。
3. 生成物理计划：将优化后的逻辑计划转化为可以执行的物理操作。
4. 执行物理计划：将最终的物理计划应用到数据源上进行计算。

https://cloud.tencent.com/developer/article/1922956

在Spark SQL中，UDF（用户自定义函数）是用于扩展SQL功能的重要工具，它允许用户执行自定义的数据转换和操作。UDF主要分为以下几种：

1. ‌**UDF（User-Defined-Function）**‌：

   • ‌功能‌：这是最基本的自定义函数，通常接收一行数据作为输入，并返回一个结果。例如，可以将字符串转换为特定格式或计算字符串的长度。
   • ‌使用方法：
     1. 定义一个继承自UDF1（或UDF2、UDF3等，取决于输入参数的数量）的类，并实现call方法。
     2. 使用SparkSession的udf.register方法注册自定义函数。
     3. 在SQL查询中调用已注册的UDF。

2. ‌**UDAF（User-Defined Aggregation Function）**‌：

   • ‌功能‌：用户自定义聚合函数，通常用于在GROUP BY操作后对数据进行聚合计算，如自定义的求和、平均值等。

   • ‌使用方法

     ‌（以Spark 2.x为例）：

     1. 创建一个继承自UserDefinedAggregateFunction的类，并实现其中的多个方法，包括inputSchema、bufferSchema、dataType、deterministic、initialize、update、merge和evaluate。
     2. 使用SparkSession的udf.register方法（或通过其他方式）注册自定义聚合函数。
     3. 在SQL查询中使用该聚合函数。

   ‌注意‌：Spark 3.x推荐使用Aggregator来自定义UDAF，这种方式属于强类型的Dataset方式，比继承UserDefinedAggregateFunction更加灵活和高效。