Spark 2.4 让你飞一般的处理复杂数据类型

spark 2.4 对复杂数据处理类型引入了 29 个内嵌函数，文档参考 https://docs.databricks.com/_static/notebooks/apache-spark-2.4-functions.html，里面包含一些  higher-order 函数，就跟scala 里面的 map filter reduce 一样，让你在 sql 中也可以享受函数式编程的快感。

我们都知道，在spark2.4 之前，处理复杂数据类型是一件比较痛苦的事情，有两种比较恶心的处理方式

• 使用 explod 表达式把嵌套数据类型平展开，应用你自己的处理逻辑，再用 collect_list 表达式在拼凑起来，

• 自定义一个 udf 函数处理多层嵌套的数据类型

在 spark2.4 之后，你就轻松了，可以使用多种内嵌函数处理复杂类型，对 array 或者 map类型的列处理起来很easy， 如果满足不了你的需求，你可以直接在sql中写lambda 表达式，怎么用，怎么爽。

1 匿名lambda函数使用姿势

下面举个例子说明下：

假如我们有这样一个 dataframe, 有两列，vals 列是个数组，我们的需求是对数组中的多个元素都 +1

spark 2.4 之前的写法是：

这样会有几个问题， 如果有两个 id 为1的行，平展开在组合后的结果就只有一行了，这就错了，而且带着 group by 肯定就涉及到 shuffle 操作了，性能会下降，而且shuffle 操作不保证数据元素的顺序，有可能数组元素顺序就变了。

另外一种写法是自定义一个UDF：

这种用法正确性倒是没有问题， 但是会损失性能，下文中会进行详细分析。

如果我们使用 spark2.4 提供的  higher-order 函数， 里面定义一个匿名lambda函数，就轻松了：

这个 transform 函数会遍历数组，然后应用你定义的匿名lambda函数，是不是很简单。

下面我举个复杂一些的例子：

如果我们想对数组中的每个元素都加上同一行的key，sql可以写成这样：

如果你需要处理多层嵌套的数据类型，比如我们例子中的nested_values,没关系，你直接写一个两层的匿名lambda函数 就可以了：

2 性能好在哪里

有人就问了，这种在 sql 中写 匿名lambda函数 就是轻便了一些，和 自定义一个 udf 到底有什么差距，其实我今天就是想重点探讨一下这个问题

其实两者的差距就在于直接写lambda函数不需要序列化和反序列化， udf 需要，你想呀，如果对每条数据都要进行序列化和反序列化， 对于海量数据，性能必定有很大的损失。

对于 tansform 处理一个数组，spark2.4 内部会创建一个 tansform 类型的表达式节点

这个节点对数组的处理流程如下，需要注意的是，spark 会使用 encoder 把加载的数据，或者jvm对象转换为一种内部的数组字节格式 InternalRow，这种不同于 java 序列化，虽然都是把对象转换为字节数组，但是表达式生成的代码可以直接操作字节数组，而不需要反序列化，这种字节数组格式大大提高了处理时间效率和空间效率。

arrayTransform 表达式会遍历数组，然后应用你定义的匿名lamdba 函数，最后更新相应的元素。

下面我们来看下 udf 方式的处理方式：

看到没有，中间处理过程中，需要先把catalyst类型（也就是  InternalRow 格式） 格式转换为 scala 类型， 然后应用自定义函数，然后再转回去，多了一次序列化和反序列化的性能损耗，所以如果在海量数据下，这种性能损失还是很大的。

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