注意Spark SQL遵循通常的SQL约定，即不区分大小写。也就是说，以下SQL表达式都是有效的并且彼此等价：select extractTLD（host）from apacheLogs，select extracttld（host）from apacheLogs，”select EXTRACTTLD(host) from apacheLogs”。spark.catalog.listFunctions返回的函数名将总是小写字母。

　　除了在SQL查询中使用UDF，我们还可以直接将它们应用到列表达式。以下表达式返回.net域中的所有请求：

　　值得注意的是，与Spark在诸如filter，select等方法中的构建相反，用户定义的函数只采用列表达式作为参数。写extractTLD_UDF（“host”）会导致错误。

　　除了在目录中注册UDF并用于Column表达式和SQL中，我们还可以使用org.apache.spark.sql.functions对象中的udf函数注册一个UDF：

　　注册UDF后，可以将它应用到Column表达式（例如filter里面），如下所示：

　　但是不能在SQL查询中使用它，因为还没有通过名称注册它。

　　?UDF和Catalyst优化器

　　Spark中用Catalyst优化器来优化所有涉及数据集的查询，会将用户定义的函数视作黑盒。值得注意的是，当过滤器操作涉及UDF时，在连接之前可能不会“下推”过滤器操作。我们通过下面的例子来说明。

　　通常来说，不依赖UDF而是从内置的“Column”表达式进行组合操作可能效果更好。

　　?加盟

　　最后，我们将讨论如何使用以下两个Dataset方法连接数据集：

join返回一个DataFrame

joinWith返回一对Datasets

　　以下示例连接两个表1、表2（来自维基百科）：

　　表1 员工(Employee)

　　

　　表2 部门(Department)

　　

　　定义两个case类，将两个表编码为case类对象的序列（由于空间原因不显示），最后创建两个Dataset对象：

　　

　　为了执行内部等连接，只需提供要作为“String”连接的列名称：

　　Spark会自动删除双列，joined.show给出以下输出：

　　表3 输出

　　

　　在上面，joined是一个DataFrame，不再是Dataset。连接数据集的行可以作为Seq列名称给出，或者可以指定要执行的equi-join（inner，outer，left_outer，right_outer或leftsemi）类型。想要指定连接类型的话，需要使用Seq表示法来指定要连接的列。请注意，如果执行内部联接（例如，获取在同一部门中工作的所有员工的对）：employees.join(employees，Seq(“depID”))，我们没有办法访问连接的DataFrame列：employees.join(employees, Seq(“depID”)).select(“lastname”)会因为重复的列名而失败。处理这种情况的方法是重命名部分列：

　　除了等连接之外，我们还可以给出更复杂的连接表达式，例如以下查询，它将所有部门连接到不知道部门ID且不在本部门工作的员工：

　　然后可以不指定任何连接条件，在两个Datasets间执行笛卡尔联接： departments.join(employees).show。

　　?与joinWith类型保存连接

　　最后，Dataset的joinWith方法返回一个Dataset，包含原始数据集中匹配行的Scala元组。

　　

　　表4 返回Dataset

　　

　　这可以用于自连接后想要规避上述不可访问列的问题情况。

　　?加入和优化器

　　Catalyst优化器尝试通过将“过滤器”操作向“下推”，以尽可能多地优化连接，因此它们在实际连接之前执行。

　　为了这个工作，用户定义的函数（UDF），不应该在连接条件内使用用因为这些被Catalyst处理为黑盒子。

　　?结论

　　我们已经讨论了在Apache Spark 2.0中使用类型化的DatasetAPI，如何在Apache Spark中定义和使用用户定义的函数，以及这样做的危险。使用UDF可能产生的主要困难是它们会被Catalyst优化器视作黑盒。

　　作者：马小龙（Dr. Christoph Schubert），浙江财经大学数据分析和大数据计算客座教授。2006年在德国不来梅大学获得数学博士学位后，在多特蒙德大学软件工程研究所从事研究和教学工作直到2011年来到中国。他的研究方向重点在大数据技术和NoSQL数据库以及功能规划和随机计算模型与模态逻辑。他还是国际大数据分析大会主席。

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