本篇內容主要講解“spark怎么編寫udaf函數求中位數”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“spark怎么編寫udaf函數求中位數”吧!

順河網站建設公司成都創(chuàng)新互聯(lián),順河網站設計制作，有大型網站制作公司豐富經驗。已為順河上1000家提供企業(yè)網站建設服務。企業(yè)網站搭建\外貿網站建設要多少錢，請找那個售后服務好的順河做網站的公司定做！

package com.frank.sparktest.java;

import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.expressions.MutableAggregationBuffer;
import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedAggregateFunction;
import org.apache.spark.sql.types.DataType;
import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;
import org.apache.spark.sql.types.StructField;
import org.apache.spark.sql.types.StructType;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;

public class MedianUdaf extends UserDefinedAggregateFunction {

    private StructType inputSchema;
    private StructType bufferSchema;

    public MedianUdaf(){
        List inputFields = new ArrayList<>();
        inputFields.add(DataTypes.createStructField("nums",DataTypes.IntegerType,true));
        inputSchema=DataTypes.createStructType(inputFields);
        List bufferFields = new ArrayList<>();
        bufferFields.add(DataTypes.createStructField("datas",DataTypes.StringType,true));
        bufferSchema=DataTypes.createStructType(bufferFields);
    }

    @Override
    public StructType inputSchema() {
        return inputSchema;
    }

    @Override
    public StructType bufferSchema() {
        return bufferSchema;
    }

    @Override
    public DataType dataType() {
        return DataTypes.DoubleType;
    }

    @Override
    public boolean deterministic() {
        return true;
    }

    @Override
    public void initialize(MutableAggregationBuffer buffer) {
        buffer.update(0,0);
        buffer.update(1,0);
    }

    @Override
    public void update(MutableAggregationBuffer buffer, Row input) {
        if (!input.isNullAt(0)){
            buffer.update(0,buffer.getString(0)+","+input.getInt(0));
        }
    }

    @Override
    public void merge(MutableAggregationBuffer buffer1, Row buffer2) {
        buffer1.update(0,buffer1.getString(0)+","+buffer2.getInt(0));
    }

    @Override
    public Object evaluate(Row buffer) {
        List list = new ArrayList();
        List stringList = Arrays.asList(buffer.getString(0).split(","));
        for (String s : stringList){
            list.add(Integer.valueOf(s));
        }
        Collections.sort(list);
        int size = list.size();
        int num=0;
        if(size % 2 == 1) {
            num = list.get((size / 2)+1);
        }
        if(size %2  == 0) {
            num = (list.get(size / 2)+list.get((size / 2)+1))/2;
        }
        return num;
    }

}

上面是代碼段，可以直接拿來使用

下面是測試程序

package com.frank.sparktest.java;

import org.apache.spark.sql.SQLContext;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;

import java.io.IOException;
import java.util.stream.IntStream;

public class DemoUDAF {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        SQLContext sqlContext = SparkSession.builder().master("local").getOrCreate().sqlContext();
        sqlContext.udf().register("generate", (Integer start, Integer end)-> IntStream.range(start, end+1).boxed().toArray(), DataTypes.createArrayType(DataTypes.IntegerType));
        sqlContext.udf().register("media",new MedianUdaf());
        sqlContext.sql("select generate(1,10)").show();
    }
}

到此，相信大家對“spark怎么編寫udaf函數求中位數”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是創(chuàng)新互聯(lián)網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續(xù)學習！