如何在PySpark 2.1.0中定义事件时间窗口上的UDAF

在PySpark 2.1.0中，可以通过自定义用户定义的聚合函数（UDAF）来定义事件时间窗口上的UDAF。UDAF允许我们在事件时间窗口上执行自定义的聚合操作。

以下是在PySpark 2.1.0中定义事件时间窗口上的UDAF的步骤：

导入必要的模块和函数：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import IntegerType
from pyspark.sql.window import Window

创建SparkSession：

spark = SparkSession.builder.appName("EventTimeWindowUDAF").getOrCreate()

定义自定义的聚合函数（UDAF）：

class MyUDAF:
    def __init__(self):
        self.buffer = []

    def initialize(self):
        self.buffer = []

    def update(self, value):
        self.buffer.append(value)

    def merge(self, other):
        self.buffer.extend(other)

    def evaluate(self):
        return sum(self.buffer)

在上面的代码中，我们定义了一个名为MyUDAF的自定义聚合函数。它具有initialize、update、merge和evaluate四个方法。initialize方法用于初始化缓冲区，update方法用于更新缓冲区，merge方法用于合并两个缓冲区，evaluate方法用于计算最终的聚合结果。

注册自定义的聚合函数：

my_udaf = MyUDAF()
spark.udf.register("my_udaf", my_udaf)

在上面的代码中，我们将自定义的聚合函数注册为名为"my_udaf"的UDAF。

创建DataFrame并定义事件时间窗口：

df = spark.createDataFrame([(1, "2022-01-01 10:00:00", 10),
                            (2, "2022-01-01 10:01:00", 20),
                            (3, "2022-01-01 10:02:00", 30),
                            (4, "2022-01-01 10:03:00", 40)],
                           ["id", "event_time", "value"])

window = Window.orderBy("event_time").rangeBetween(-600, 0)

在上面的代码中，我们创建了一个包含id、event_time和value列的DataFrame。然后，我们使用Window函数定义了一个事件时间窗口，窗口大小为10分钟（600秒），窗口范围为当前行及之前的所有行。

使用自定义的聚合函数进行聚合操作：

df.withColumn("sum_value", udf(lambda x: my_udaf.update(x), IntegerType())("value").over(window)) \
  .withColumn("result", udf(lambda x: my_udaf.evaluate(), IntegerType())("value").over(window)) \
  .show()

在上面的代码中，我们使用withColumn和udf函数将自定义的聚合函数应用于DataFrame。首先，我们使用update方法更新缓冲区，并将结果存储在名为"sum_value"的新列中。然后，我们使用evaluate方法计算最终的聚合结果，并将结果存储在名为"result"的新列中。最后，我们使用show方法显示DataFrame的内容。

这样，我们就成功地在PySpark 2.1.0中定义了事件时间窗口上的UDAF。请注意，这只是一个示例，您可以根据自己的需求自定义更复杂的聚合函数和窗口定义。