PySpark — мощная платформа для обработки и анализа больших данных. Пользовательские функции (UDF) в PySpark позволяют применять к вашим данным пользовательскую логику. В этой статье мы рассмотрим различные методы создания пользовательских функций PySpark с несколькими входными данными, а также приведем примеры кода.

Метод 1: использование pyspark.sql.functions.udf

from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql.types import IntegerType
def my_udf(input1, input2):
    # custom logic using input1 and input2
    return input1 + input2
spark.udf.register("my_udf", my_udf, IntegerType())
# Usage in DataFrame
df = spark.createDataFrame([(1, 2), (3, 4)], ["col1", "col2"])
df.withColumn("result", F.expr("my_udf(col1, col2)")).show()

Метод 2: использование pyspark.sql.functions.pandas_udf

from pyspark.sql.functions import pandas_udf
from pyspark.sql.types import IntegerType
import pandas as pd
@pandas_udf(IntegerType())
def my_udf(input1, input2):
    # custom logic using input1 and input2
    return input1 + input2
df = spark.createDataFrame([(1, 2), (3, 4)], ["col1", "col2"])
df.withColumn("result", my_udf(df["col1"], df["col2"])).show()

Метод 3: использование pyspark.sql.functions.udfс ArrayTypeили StructType

from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.sql.types import IntegerType, StructType, StructField
def my_udf(input):
    # custom logic using input[0] and input[1]
    return input[0] + input[1]
input_schema = StructType([
    StructField("col1", IntegerType()),
    StructField("col2", IntegerType())
])
output_schema = IntegerType()
spark.udf.register("my_udf", my_udf, output_schema)
# Usage in DataFrame
df = spark.createDataFrame([(1, 2), (3, 4)], input_schema)
df.withColumn("result", F.expr("my_udf(named_struct('col1', col1, 'col2', col2))")).show()

В этой статье мы рассмотрели несколько методов создания пользовательских функций PySpark с несколькими входными данными. Мы обсуждали использование pyspark.sql.functions.udf, pyspark.sql.functions.pandas_udfи pyspark.sql.functions.udfс ArrayTypeили StructType. Эти методы обеспечивают гибкость и позволяют применять собственную логику к вашим данным в PySpark. Используя эти методы, вы можете улучшить конвейеры обработки и анализа данных.