在 Spark 中将可选参数建模为 UDF 的最佳方法是什么？答案

【问题标题】：What's the best way to model optional parameter to UDF in Spark?在 Spark 中将可选参数建模为 UDF 的最佳方法是什么？
【发布时间】：2019-12-20 06:41:50
【问题描述】：

看起来在 UDF 中不可能有可选/默认参数。这个jira 建议为这种用例使用两个不同的 UDF。

我的代码是这样的，

dataset.select(RecordProvider.getKeyUDF(sparkArguments.getDatasetArguments)(col(hashKeyName), col(rangeKeyName)).as("key"),
               RecordProvider.getValueUDF(avroSchema)(to_json(struct(dataset.columns.map(col): _*))).as("value"))

UDF 看起来像这样，

def getKeyUDF(datasetArguments: DatasetArguments) = udf((hashKey: String, rangeKey: String) => {
.....
})

在这种情况下，rangeKeyName 可以为 null，这意味着数据集不存在 rangeKey 列。我的 UDF 注册的函数为 rangeKey 处理 null。

我很难在没有 if 的情况下完成这项工作，否则围绕整个 dataset.select 并有两个 UDF。这是唯一的方法吗？另外，由于我使用的是柯里化，所以我不能为我的 UDF 使用函数 (val)，所以我必须坚持使用方法 (def)。

【问题讨论】：

标签： scala apache-spark apache-spark-sql user-defined-functions

【解决方案1】：

当列不存在时，您可以添加只有空值的列。或者，您可以使用 if-else 检查该列是否存在，并将 rangeKey 替换为不存在的空列。这将允许您在两种情况下都使用相同的UDF。

如果不存在则添加一个空列\s：

if (!dataset.columns.contains(rangeKeyName))
  dataset = dataset.withColumn("rangeKeyName", lit(None).cast(StringType()))

使用 if-else：

if (dataset.columns.contains(rangeKeyName)) {
  // Same as before
} else {
  dataset.select(RecordProvider.getKeyUDF(sparkArguments.getDatasetArguments)(col(hashKeyName), lit(None).cast(StringType())).as("key"),
                 RecordProvider.getValueUDF(avroSchema)(to_json(struct(dataset.columns.map(col): _*))).as("value"))
}

【讨论】：

谢谢。空 col 效果很好，因为我不想对数据集进行任何更改，因为它会影响我的 to_json，所以我以稍微不同的方式使用它，如下所示。 ` var keyCols = ListBuffer(dataset.col(sparkArguments.getDatasetArguments.getHashKeyName)) if(datasetArguments.getSortKeyName != null){keyCols += dataset.col(sparkArguments.getDatasetArguments.getSortKeyName)} else {keyCols += lit(null) } ` 顺便说一句，作为 Spark 的新手，我认为 Spark 将应用优化并且我不会使用 keyCols += lit(null) 或一般使用 keyCols 产生内存开销？
@Nisarg：没问题，很高兴你成功了。关于内存开销，我认为在这种情况下这不是问题。
你也可以使用when(col("hashKeyName").isNull,lit("")).otherwise(col("hashKeyName")来实现IF-Else条件。它可以是 select 语句本身的一部分，您无需使用广泛的 IF-Else。请在下面查看我的答案。

【解决方案2】：

您也可以在列本身上使用 when(condition, result1).otherwise(result2)。 lit() 可用于避免 NULL。 Lit 可以是任何数据类型。

    import org.apache.spark.sql.functions._
    dataset.select(getKeyUDF(when(col("hashKeyName").isNull,lit("")).otherwise(col("hashKeyName")),col("rangeKeyName")).as("key"))

【讨论】：

我猜，这更接近我想要的，而没有更广泛的 IF-Else。
是的，我一直使用它，就像 sql 中的 case 语句一样。