UDAF
强类型的Dataset和弱类型的DataFrame都提供了相关的聚合函数， 如 count()，countDistinct()，avg()，max()，min()。除此之外，用户可以设定自己的自定义聚合函数。通过继承UserDefinedAggregateFunction来实现用户自定义聚合函数。
1）需求：实现求平均工资的自定义聚合函数。
2）代码实现
import org.apache.spark.sql.expressions.MutableAggregationBuffer
import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedAggregateFunction
import org.apache.spark.sql.types._
import org.apache.spark.sql.Row
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object MyAverage extends UserDefinedAggregateFunction {
// 聚合函数输入参数的数据类型
def inputSchema: StructType = StructType(StructField(“inputColumn”, LongType) :: Nil)
// 聚合缓冲区中值得数据类型
def bufferSchema: StructType = {
StructType(StructField(“sum”, LongType) :: StructField(“count”, LongType) :: Nil)
}
// 返回值的数据类型
def dataType: DataType = DoubleType
// 对于相同的输入是否一直返回相同的输出。
def deterministic: Boolean = true
// 初始化
def initialize(buffer: MutableAggregationBuffer): Unit = {
// 存工资的总额
buffer(0) = 0L
// 存工资的个数
buffer(1) = 0L
}
// 同一个分区数据合并。
def update(buffer: MutableAggregationBuffer, input: Row): Unit = {
if (!input.isNullAt(0)) {
buffer(0) = buffer.getLong(0) + input.getLong(0)
buffer(1) = buffer.getLong(1) + 1
}
}
// 不同分区间数据合并
def merge(buffer1: MutableAggregationBuffer, buffer2: Row): Unit = {
buffer1(0) = buffer1.getLong(0) + buffer2.getLong(0)
buffer1(1) = buffer1.getLong(1) + buffer2.getLong(1)
}
// 计算最终结果
def evaluate(buffer: Row): Double = buffer.getLong(0).toDouble / buffer.getLong(1)
}
3）函数使用
