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在復雜業務邏輯中，我們經常會用到Spark的UDF，當一個UDF需要傳入多列的內容并進行處理時，UDF的傳參該怎么做呢? 下面通過變長參數引出，逐一介紹三種可行方法以及一些不可行的嘗試...

引子

變長參數對于我們來說并不陌生，在Java里我們這么寫

public void varArgs(String... args) 

在Scala里我們這么寫

def varArgs(cols: String*): String 

而在Spark里，很多時候我們有自己的業務邏輯，現成的functions滿足不了我們的需求，而當我們需要處理同一行的多個列，將其經過我們自己的邏輯合并為一個列時，變長參數及其變種實現可以給我們提供幫助。

但是在Spark UDF里我們是 無法使用變長參數傳值 的，但之所以本文以變長參數開頭，是因為需求起于它，而通過對它進行變換，我們可以使用變長參數或Seq類型來接收參數。

下面通過Spark-Shell來做演示，以下三種方法都可以做到多列傳參，分別是

• 變長參數(接受array類型)
• Seq類型參數(接受array類型)
• Row類型參數(接受struct類型)

變長參數類型的UDF

定義UDF方法

def myConcatVarargs(sep: String, cols: String*): String = cols.filter(_ != null).mkString(sep) 

注冊UDF函數

由于變長參數只能通過方法定義，所以這里使用部分應用函數來轉換

val myConcatVarargsUDF = udf(myConcatVarargs _) 

可以看到該UDF的定義如下

UserDefinedFunction(<function2>,StringType,List(StringType, ArrayType(StringType,true))) 

也即變長參數轉換為了ArrayType，而且函數是只包括兩個參數，所以變長參數列表由此也可看出無法使用的。

變長參數列表傳值

我們構造一個DataFrame如下

val df = sc.parallelize(Array(("aa", "bb", "cc"),("dd","ee","ff"))).toDF("A", "B", "C") 

然后直接傳入多個String類型的列到myConcatVarargsUDF

df.select(myConcatVarargsUDF(lit("-"), col("A"), col("B"), col("C"))).show 

結果出現如下報錯

java.lang.ClassCastException: anonfun$1 cannot be cast to scala.Function4 

由此可以看出，使用變長參數列表的方式Spark是不支持的，它會被識別為四個參數的函數，而UDF確是被定義為兩個參數而不是四個參數的函數!

變換：使用array()轉換做第二個參數

我們使用Spark提供的array() function來轉換參數為Array類型

df.select(myConcatVarargsUDF(lit("-"), array(col("A"), col("B"), col("C")))).show 

結果如下

+-------------------+ 
|UDF(-,array(A,B,C))| 
+-------------------+ 
|           aa-bb-cc| 
|           dd-ee-ff| 
+-------------------+ 

由此可以看出，使用變長參數構造的UDF方法，可以通過構造Array的方式傳參，來達到多列合并的目的。

使用Seq類型參數的UDF

上面提到，變長參數***被轉為ArrayType，那不禁要想我們為嘛不使用Array或List類型呢?

實際上在UDF里，類型并不是我們可以隨意定義的，比如使用List和Array就是不行的，我們自己定義的類型也是不行的，因為這涉及到數據的序列化和反序列化。

以Array/List為示例的錯誤

下面以Array類型為示例

定義函數

val myConcatArray = (cols: Array[String], sep: String) => cols.filter(_ != null).mkString(sep) 

注冊UDF

val myConcatArrayUDF = udf(myConcatArray) 

可以看到給出的UDF簽名是

UserDefinedFunction(<function2>,StringType,List()) 

應用UDF

df.select(myConcatArrayUDF(array(col("A"), col("B"), col("C")), lit("-"))).show 

會發現報錯

scala.collection.mutable.WrappedArray$ofRef cannot be cast to [Ljava.lang.String 

同樣List作為參數類型也會報錯，因為反序列化的時候無法構建對象，所以List和Array是無法直接作為UDF的參數類型的

以Seq做參數類型

定義調用如下

val myConcatSeq = (cols: Seq[Any], sep: String) => cols.filter(_ != null).mkString(sep)  
val myConcatSeqUDF = udf(myConcatSeq)  
df.select(myConcatSeqUDF(array(col("A"), col("B"), col("C")), lit("-"))).show 

結果如下

+-------------------+ 
|UDF(array(A,B,C),-)| 
+-------------------+ 
|           aa-bb-cc| 
|           dd-ee-ff| 
+-------------------+ 

使用Row類型參數的UDF

我們可以使用Spark functions里struct方法構造結構體類型傳參，然后用Row類型接UDF的參數，以達到多列傳值的目的。

def myConcatRow: ((Row, String) => String) = (row, sep) => row.toSeq.filter(_ != null).mkString(sep)  
val myConcatRowUDF = udf(myConcatRow)  
df.select(myConcatRowUDF(struct(col("A"), col("B"), col("C")), lit("-"))).show 

可以看到UDF的簽名如下

UserDefinedFunction(<function2>,StringType,List()) 

結果如下

+--------------------+ 
|UDF(struct(A,B,C),-)| 
+--------------------+ 
|            aa-bb-cc| 
|            dd-ee-ff| 
+--------------------+ 

使用Row類型還可以使用模式提取，用起來會更方便

row match { 
  case Row(aa:String, bb:Int) => 
} 

***

對于上面三種方法，變長參數和Seq類型參數都需要array的函數包裝為ArrayType，而使用Row類型的話，則需要struct函數構建結構體類型，其實都是為了數據的序列化和反序列化。三種方法中，Row的方式更靈活可靠，而且支持不同類型并且可以明確使用模式提取，用起來相當方便。

而由此我們也可以看出，UDF不支持List和Array類型的參數，同時 自定義參數類型 如果沒有混合Spark的特質實現序列化和反序列化，那么在UDF里也是 無法用作參數類型 的。當然，Seq類型是可以 的，可以接多列的數組傳值。

此外，我們也可以使用柯里化來達到多列傳參的目的，只是不同參數個數需要定義不同的UDF了。