pyspark自定义函数判断点坐标在区域轮廓内

Question

pyspark 连接hive，读取表成功，查询的数据传入到自定义函数中出现参数类型错误
hive中有两张表区域轮廓点坐标，测试点坐标，需求是读取hive表数据，自定义UDF实现判断点坐标是否存在于区域轮廓范围内
望不吝赐教

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

在 PySpark 中使用 UDF (User Defined Function) 来判断点坐标是否存在于区域轮廓内，你需要首先定义这个函数，然后使用 PySpark 的 udf 功能将其注册为一个 UDF。由于你提到了从 Hive 中读取数据，你需要先使用 PySpark 连接到 Hive，然后从 Hive 表中读取数据。

假设你的区域轮廓点存储在名为 area_points 的 Hive 表中，而测试点坐标存储在 test_points 表中。你可以按照以下步骤操作：

步骤 1: 定义 UDF

首先，你需要定义一个 Python 函数来判断一个点是否在区域轮廓内。这通常需要使用一些空间分析库，如 Shapely。这里是一个简单的例子，假设区域是一个多边形：

from shapely.geometry import Point, Polygon

def is_point_inside_polygon(point, polygon_points):
    # 将点坐标转换为 Shapely Point 对象
    point = Point(point[0], point[1])
    # 使用传入的轮廓点坐标创建一个 Shapely Polygon 对象
    polygon = Polygon(polygon_points)
    # 判断点是否在多边形内
    return polygon.contains(point)

步骤 2: 注册 UDF

接下来，将这个函数注册为 PySpark 的 UDF：

from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import BooleanType

# 注册 UDF
is_inside_udf = udf(is_point_inside_polygon, BooleanType())

步骤 3: 从 Hive 读取数据

使用 PySpark 连接 Hive 并读取数据：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("PointInsidePolygon").enableHiveSupport().getOrCreate()

# 读取 Hive 表数据
area_points_df = spark.sql("SELECT * FROM area_points")
test_points_df = spark.sql("SELECT * FROM test_points")

步骤 4: 使用 UDF 判断点是否在区域内

最后，使用注册的 UDF 来判断测试点是否在区域内：

# 使用 UDF 判断测试点是否在区域内，假设 'point_x' 和 'point_y' 是测试点的坐标列，'coordinates' 是区域轮廓点的列表列（你需要根据实际列名替换）
result_df = test_points_df.withColumn("is_inside", is_inside_udf(col("point_x"), col("point_y"), col("coordinates")))
result_df.show()

注意：上述代码中的 col("point_x"), col("point_y") 和 col("coordinates") 需要替换为你的实际列名。同时，你需要根据实际情况处理数据类型和格式转换问题。另外，如果你的区域轮廓比较复杂（例如有多个独立的多边形），你可能需要使用更复杂的逻辑或算法来处理。