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我正在尝试在 Spark 中编写一些注重性能的代码，并想知道我是否应该编写 Aggregator或 User-defined Aggregate Function (UDAF) 用于我在 Dataframe 上的汇总操作。
我无法在任何地方找到任何关于这些方法的速度以及您应该将其用于 spark 2.0+ 的数据。
最佳答案
你应该写一个 Aggregator 而不是 UserDefinedAggregateFunction 作为 UserDefinedAggregateFunction performs inefficient serialization/deserialization tasks for each row .将 UserDefinedAggregateFunction 重写为 Aggregator 可以将性能提高 25%-30% 到 100 倍，如 in pull request replacing UserDefinedAggregateFunction with Aggregator 所述
由于这些性能问题，UserDefinedAggregateFunction class has been deprecated in Spark 3.0
关于UDAF 与 Spark 中聚合器的性能，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45356452/
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得到一列的表 ABC。 “创建”的日期列。所以样本值就像; created 2009-06-18 13:56:00 2009-06-18 12:56:00 2009-06-17 14:02:0
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！