前言
Spark Sql可以通过UDF来对DataFrame的Column进行自定义操作。在特定场景下定义UDF可能需要用到Spark Context以外的资源或数据。比如从List或Map中取值，或是通过连接池从外部的数据源中读取数据，然后再参与Column的运算。
Excutor中每个task的工作线程都会对UDF的call进行调用，外部资源的使用发生在Excutor端，而资源加载既能发生在Driver端，也可以发生在Excutor端。如果外部资源对象能序列化，我们可以在Driver端进行初始化，然后广播（broadcast）到Excutor端参与运算。对于不能进行序列化的对象，如JedisPool(redis连接池)，只能在Excutor端进行初始化。
因此，在UDF中引用外部资源有以下两类方法：
- 能序列化：在Driver端进行初始化，然后通过spark的broadcast方法广播到Excutor上进行使用；
- 不能序列化：在Excutor端进行初始化然后使用。
下面我们将用一个实际例子对上述两种方法进行详细介绍。
本文使用环境：Spark-2.3.0，Java 8。
场景介绍
我们以一个DataFrame（两个字段node_1、node_2）作为原始数据；一棵二叉搜索树（BST）作为Spark外部被引用数据；目标是定义一个UDF来判断：BST中是否刚好存在一个父节点，它的左右子节点值与node_1、node_2两个字段值相同。然后将判断结果输出到新列is_bro。其中DataFrame：
BST：
输出DataFrame：
二叉树的定义与判断是否为父节点的左右子节点的逻辑如下：
import java.io.Serializable;
public class TreeNode implements Serializable{
private Integer val;
private TreeNode left;
private TreeNode right;
public TreeNode() {
}
public TreeNode(Integer val) {
this.val = val;
}
public TreeNode(Integer val, TreeNode left, TreeNode right) {
this.val = val;
this.left = left;
this.right = right;
}
public Integer getVal() {
return val;
}
public void setVal(Integer val) {
this.val = val;
}
public TreeNode getLeft() {
return left;
}
public void setLeft(TreeNode left) {
this.left = left;
}
public TreeNode getRight() {
return right;
}
public void setRight(TreeNode right) {
this.right = right;
}
public Boolean isBro( Integer num1, Integer num2) {
if (null == getLeft()||null == getRight()) {
return false;
}
if (getLeft().getVal().compareTo(num1)==0 && getRight().getVal().compareTo(num2)==0) {
return true;
}
return getLeft().isBro(num1, num2) || getRight().isBro(num1, num2);
}
}
生成上图所示BST的方法createTree()如下：
public static TreeNode createTree(){
TreeNode[] treeNodes = new TreeNode[8];
for(int i=1; i<=7; i++){
treeNodes[i] = new TreeNode(i);
}
treeNodes[2].setLeft(treeNodes[1]);
treeNodes[2].setRight(treeNodes[3]);
treeNodes[6].setLeft(treeNodes[5]);
treeNodes[6].setRight(treeNodes[7]);
treeNodes[4].setLeft(treeNodes[2]);
treeNodes[4].setRight(treeNodes[6]);
return treeNodes[4];
}
方法一 Driver端加载
在Driver端完成初始化并定义UDF
JavaSparkContext javaSparkContext = new JavaSparkContext(spark.sparkContext());
// 初始化树
TreeNode tree = createTree();
// broadcast
Broadcast<TreeNode> broadcastTree = javaSparkContext.broadcast(tree);
// lambda表达式定义udf
UserDefinedFunction udf = functions.udf((Integer num1, Integer num2) -> {
return broadcastTree.getValue().isBro(num1,num2);
}, BooleanType);
// 注册udf
spark.udf().register("isBro",udf);
// 使用udf
df = df.withColumn("is_bro",functions.expr("isBro(node_1, node_2)"));
方法二 Excutor端加载
如果我们直接在call中进行初始化会存在问题：由于多个task的线程会在同一时刻对UDF中的call进行调用，导致资源对象在同一时刻被初始化多次，造成Excutor内存资源浪费。此外，如果外部资源为连接池对象，在同一时刻初始化多次会建立多个连接，增加外部数据源的访问压力。
为此，我们可以借助单例模式中的懒汉式实现，让资源在每个Excutor中只被初始化一次。懒汉式的实现需要新建一个类（命名为IsBroUDF2）并实现UDF2<Integer, Integer, Boolean>接口，重写UDF2的call方法：
import org.apache.spark.sql.api.java.UDF2;
public class IsBroUDF2 implements UDF2<Integer,Integer,Boolean> {
// 定义静态的TreeNode成员变量
private static volatile TreeNode treeNode;
public IsBroUDF2() {
}
@Override
public Boolean call(Integer num1, Integer num2) throws Exception {
// 懒汉式 二次判定
if(null==treeNode){
synchronized (IsBroUDF2.class){
if(null==treeNode){
treeNode=createTree();
}
}
}
return treeNode.isBro(num1,num2);
}
// 辅助方法
public static TreeNode createTree(){
TreeNode[] treeNodes = new TreeNode[8];
for(int i=1; i<=7; i++){
treeNodes[i] = new TreeNode(i);
}
treeNodes[2].setLeft(treeNodes[1]);
treeNodes[2].setRight(treeNodes[3]);
treeNodes[6].setLeft(treeNodes[5]);
treeNodes[6].setRight(treeNodes[7]);
treeNodes[4].setLeft(treeNodes[2]);
treeNodes[4].setRight(treeNodes[6]);
return treeNodes[4];
}
}
然后注册和使用UDF
// 注册udf
spark.udf().register("isBro",new IsBroUDF2(), BooleanType);
// 使用udf
df = df.withColumn("is_bro",functions.expr("isBro(node_1, node_2)"));
在call方法中通过加锁可以实现TreeNode资源在同一个Excutor中只被初始化一次。除了上面介绍的这种懒汉式的写法之外，还可以通过静态内部类懒加载、枚举等方式实现TreeNode资源在Excutor端只被初始化一次。
小结
想要在Spark Sql的UDF中使用Spark外的资源和数据进行运算，我们既可以在Driver端预先进行初始化然后广播到各Excutor上（要求对象能序列化），也可以直接在Excutor端进行加载；如果在Excutor端加载要保证外部资源对象只被初始化一次。
以上就是详解Spark Sql在UDF中如何引用外部数据的详细内容，更多关于Spark Sql UDF引用外部数据的资料请关注编程网其它相关文章！
