背景
本文基于Spark 3.5.1
无论是从 spark的官网Arrow Python UDFs，还是databricks的一些python udf,好像都没有说到在Spark SQL中怎么直接调用 python定义的UDF，但是其实在使用上，Spark SQL是可以直接使用 python定义的UDF的，
分享本文的目的就在于 使读者明确 怎么在Spark SQL中调用 python注册的UDF，这里的的SQL 可以不仅仅是在 python api 中调用，也可以是在 java或者scala api中调用的。
调用
我们直接到Spark中的类 SubquerySuite,可以看到如下的例子：
import IntegratedUDFTestUtils._
assume(shouldTestPythonUDFs)
val pythonTestUDF = TestPythonUDF(name = "udf")
registerTestUDF(pythonTestUDF, spark)
// Case 1: Canonical example of the COUNT bug
checkAnswer(
sql("SELECT l.a FROM l WHERE (SELECT udf(count(*)) FROM r WHERE l.a = r.c) < l.a"),
Row(1) :: Row(1) :: Row(3) :: Row(6) :: Nil)其中 registerTestUDF如下：
def registerTestUDF(testUDF: TestUDF, session: SparkSession): Unit = testUDF match {
case udf: TestPythonUDF => session.udf.registerPython(udf.name, udf.udf)
case udf: TestScalarPandasUDF => session.udf.registerPython(udf.name, udf.udf)
case udf: TestGroupedAggPandasUDF => session.udf.registerPython(udf.name, udf.udf)
case udf: TestScalaUDF =>
val registry = session.sessionState.functionRegistry
registry.createOrReplaceTempFunction(udf.name, udf.builder, "scala_udf")
case other => throw new RuntimeException(s"Unknown UDF class [${other.getClass}]")
}这里是在scala代码中的 Spark SQL调用了 python注册的UDF，而且从单元测试的结果来看，是没有什么异常的,最主要的是 TestPythonUDF,以下直接分析一下.
分析
怎么注册python udf
直接到TestPythonUDF代码块：
case class TestPythonUDF(name: String, returnType: Option[DataType] = None) extends TestUDF {
private[IntegratedUDFTestUtils] lazy val udf = new UserDefinedPythonFunction(
name = name,
func = SimplePythonFunction(
command = pythonFunc.toImmutableArraySeq,
envVars = workerEnv.clone().asInstanceOf[java.util.Map[String, String]],
pythonIncludes = List.empty[String].asJava,
pythonExec = pythonExec,
pythonVer = pythonVer,
broadcastVars = List.empty[Broadcast[PythonBroadcast]].asJava,
accumulator = null),
dataType = StringType,
pythonEvalType = PythonEvalType.SQL_BATCHED_UDF,
udfDeterministic = true) {
override def builder(e: Seq[Expression]): Expression = {
assert(e.length == 1, "Defined UDF only has one column")
val expr = e.head
val rt = returnType.getOrElse {
assert(expr.resolved, "column should be resolved to use the same type " +
"as input. Try df(name) or df.col(name)")
expr.dataType
}
val pythonUDF = new PythonUDFWithoutId(
super.builder(Cast(expr, StringType) :: Nil).asInstanceOf[PythonUDF])
Cast(pythonUDF, rt)
}
}
def apply(exprs: Column*): Column = udf(exprs: _*)
val prettyName: String = "Regular Python UDF"
}最主要的是UserDefinedPythonFunction中SimplePythonFunction中command，这个才是Python UDF的核心。，对应的pythonFunc如下：
private lazy val pythonFunc: Array[Byte] = if (shouldTestPythonUDFs) {
var binaryPythonFunc: Array[Byte] = null
withTempPath { path =>
Process(
Seq(
pythonExec,
"-c",
"from pyspark.sql.types import StringType; " +
"from pyspark.serializers import CloudPickleSerializer; " +
s"f = open('$path', 'wb');" +
"f.write(CloudPickleSerializer().dumps((" +
"lambda x: None if x is None else str(x), StringType())))"),
None,
"PYTHONPATH" -> s"$pysparkPythonPath:$pythonPath").!!
binaryPythonFunc = Files.readAllBytes(path.toPath)
}
assert(binaryPythonFunc != null)
binaryPythonFunc
} else {
throw new RuntimeException(s"Python executable [$pythonExec] and/or pyspark are unavailable.")
}这块代码的逻辑是： 用CloudPickleSerializer 序列化到 文件中，并读取存储在文件中的二进制数组，该二进制数组组成了pythonFunc. 这个字节数组的comamnd 会在后续中会被反序列化为对应的方法，且被调用。
注意
其实在正常的使用中，比如在 udtf.py 中，会 使用 `py4j` 在python中调用java的方法来调用注册udf么，如下：
class UDTFRegistration:
...
register_udtf = _create_udtf(
cls=f.func,
returnType=f.returnType,
name=name,
evalType=f.evalType,
deterministic=f.deterministic,
)
self.sparkSession._jsparkSession.udtf().registerPython(name, register_udtf._judtf)
return register_udtf其中 udtf() 返回的是 UDTFRegistration;
_judtf 返回的是 UserDefinedPythonTableFunction ,而这里的command是 CloudPickleSerializer 反序列化后的字节数组
调用udf的数据流
就从 UDFRegistration.registerPython 注册这个方法入手,该方法会调用UserDefinedPythonFunction的builder方法生成PythonUDF,该 PythonUDF 是不可计算的，所以会经过Rule的转换：
PythonUDF
||
\/ 经过 Rule ExtractPythonUDFs
BatchEvalPython/ArrowEvalPython
||
\/ 经过 Rule PythonEvals
ArrowEvalPythonExec/BatchEvalPythonExec目前就拿ArrowEvalPythonExec 举例，ArrowEvalPythonExec 最终会调用EvalPythonEvaluatorFactory.compute方法：
这里会启动一个worker.py(python -m pyspark.daemo pyspark.worker),
而worker.py中：
if eval_type == PythonEvalType.NON_UDF:
func, profiler, deserializer, serializer = read_command(pickleSer, infile)
elif eval_type in (PythonEvalType.SQL_TABLE_UDF, PythonEvalType.SQL_ARROW_TABLE_UDF):
func, profiler, deserializer, serializer = read_udtf(pickleSer, infile, eval_type)
else:
func, profiler, deserializer, serializer = read_udfs(pickleSer, infile, eval_type)
init_time = time.time()
def process():
iterator = deserializer.load_stream(infile)
out_iter = func(split_index, iterator)
try:
serializer.dump_stream(out_iter, outfile)
finally:
if hasattr(out_iter, "close"):
out_iter.close()
if profiler:
profiler.profile(process)
else:
process()其中 func, profiler, deserializer, serializer = read_udfs(pickleSer, infile, eval_type) 以及out_iter = func(split_index, iterator)
就是用来反序列udf函数，以及用来处理数据的，
read_udfs 比较关键的代码为：
arg_offsets, udf = read_single_udf(
pickleSer, infile, eval_type, runner_conf, udf_index=0, profiler=profiler
)
def func(_, iterator):
num_input_rows = 0
def map_batch(batch):
nonlocal num_input_rows
udf_args = [batch[offset] for offset in arg_offsets]
num_input_rows += len(udf_args[0])
if len(udf_args) == 1:
return udf_args[0]
else:
return tuple(udf_args)
iterator = map(map_batch, iterator)
result_iter = udf(iterator)可以看到 这种运行 python UDF的方式是以socket的方式进行交互的，所以这种方式相对来说还是会比较慢的。