UDF小白入门

创建一个函数(普通的Python函数)将成绩转换到考察等级

在PySpark中，使用UDF涉及有三个步骤：
前置：先创建一个spark dataframe

python 复制代码

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *

spark = SparkSession.builder \
   .master("spark://localhost:7077") \
   .appName("pyspark sql demo") \
   .getOrCreate()

# 创建学生成绩DataFrame
studentDF = spark.createDataFrame(
    [
      ("张三", 85),
      ("李四", 90),
      ("王老五", 55)
    ],["name","score"]
)

studentDF.printSchema()
studentDF.show()

(1) 第一步是用Python语法创建一个函数并进行测试。

创建一个函数(普通的Python函数)将成绩转换到考察等级

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def convertGrade(score):
    if score > 100:
        return "作弊"
    elif score >= 90:
        return "优秀"
    elif score >= 80:
        return "良好"
    elif score >= 70:
        return "中等"
    else:
        return "不及格"

(2) 第二步是通过将函数名传递给PySpark SQL的udf()函数来注册它。

python 复制代码

#注册为一个UDF（在DataFrame API中使用时的注册方法）
convertGradeUDF = udf(convertGrade,StringType())

# 或者通过装饰器注册
@udf(StringType())
def convertGrade(score):
    if score > 100:
        return "作弊"
    elif score >= 90:
        return "优秀"
    elif score >= 80:
        return "良好"
    elif score >= 70:
        return "中等"
    else:
        return "不及格"

(3) 第三步是在DataFrame代码或发出SQL查询时使用UDF。在SQL查询中使用UDF时，注册过程略有不同。

python 复制代码

# 使用该UDF将成绩转换为字母等级
studentDF \
  .withColumn("grade",convertGradeUDF(col("score"))) \
  .show()
'''