在Apache Spark中,我们可以使用自定义的Transformer将列作为参数传递。下面是一个示例代码,演示了如何创建一个将指定列的值乘以2的自定义Transformer。
首先,我们需要导入必要的包:
import org.apache.spark.ml.Transformer
import org.apache.spark.ml.param.ParamMap
import org.apache.spark.ml.param.Param
import org.apache.spark.ml.util.Identifiable
import org.apache.spark.sql.DataFrame
import org.apache.spark.sql.functions.{col, udf}
然后,我们创建一个自定义的Transformer类,继承自Transformer类:
class ColumnMultiplier(override val uid: String) extends Transformer {
def this() = this(Identifiable.randomUID("columnMultiplier"))
// 定义一个参数,用于指定要乘以的列名
val inputColumn: Param[String] = new Param[String](this, "inputColumn", "input column name")
// 设置参数的getter和setter方法
def setInputColumn(value: String): this.type = set(inputColumn, value)
def getInputColumn: String = $(inputColumn)
// 定义一个transform方法,用于对DataFrame进行转换
override def transform(df: DataFrame): DataFrame = {
val multiplier = udf((value: Double) => value * 2.0)
df.withColumn("transformedColumn", multiplier(col($(inputColumn))))
}
// 复制Transformer对象
override def copy(extra: ParamMap): ColumnMultiplier = defaultCopy(extra)
// 定义一个transformSchema方法,用于检查输入数据的schema是否符合要求
override def transformSchema(schema: org.apache.spark.sql.types.StructType): org.apache.spark.sql.types.StructType = {
schema.add($(inputColumn), org.apache.spark.sql.types.DoubleType, nullable = true)
}
}
接下来,我们可以创建一个DataFrame并使用我们的自定义Transformer进行转换:
val spark = SparkSession.builder().appName("ColumnMultiplierExample").getOrCreate()
val data = Seq((1, 2.0), (2, 3.0), (3, 4.0))
val df = spark.createDataFrame(data).toDF("id", "value")
// 创建自定义Transformer对象
val columnMultiplier = new ColumnMultiplier().setInputColumn("value")
// 使用自定义Transformer进行转换
val transformedDF = columnMultiplier.transform(df)
transformedDF.show()
输出结果应该为:
+---+-----+-----------------+
| id|value|transformedColumn|
+---+-----+-----------------+
| 1| 2.0| 4.0|
| 2| 3.0| 6.0|
| 3| 4.0| 8.0|
+---+-----+-----------------+
在上面的示例中,我们创建了一个名为ColumnMultiplier的自定义Transformer类。它接受一个输入列名作为参数,并将该列的值乘以2,生成一个新的列“transformedColumn”。然后我们创建了一个DataFrame,并使用我们的自定义Transformer进行转换。最后,我们显示了转换后的DataFrame。