blocks|key|400770|text|您应该将Aggregator而不是UserDefinedAggregateFunction作为UserDefinedAggregateFunction+performs++inefficient+serialization/deserialization+tasks+for+each+row来编写。如in+pull+request+replacing+UserDefinedAggregateFunction+with+Aggregator所述，将UserDefinedAggregateFunction重写为Aggregator可以将性能从25%25-30%25提高到100倍|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|400771|由于这些性能问题，UserDefinedAggregateFunction+class+has+been+deprecated+in+Spark+3.0|400772|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-27296|1|https://github.com/apache/spark/pull/25024#issue-293548866|2|https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-30423^0|4|A|H|S|1B|S|4X|S|5V|A|69|S|74|A|1B|2R|0|47|1Y|1|0|9|S|9|1V|2|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|T|8|@$9|U|A|V|B|C]|$9|W|A|X|B|C]|$9|Y|A|Z|B|C]|$9|10|A|11|B|C]|$9|12|A|13|B|C]|$9|14|A|15|B|C]|$9|16|A|17|B|C]]|D|@$9|18|A|19|1|1A]|$9|1B|A|1C|1|1D]]|E|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|1E|8|@$9|1F|A|1G|B|C]]|D|@$9|1H|A|1I|1|1J]]|E|$]]|$1|H|3|-4|5|6|7|1K|8|@]|D|@]|E|$]]]|I|$J|$5|K|L|M|E|$N|O]]|P|$5|K|L|M|E|$N|Q]]|R|$5|K|L|M|E|$N|S]]]]

You should write an <code>Aggregator</code> rather than an <code>UserDefinedAggregateFunction</code> as <a href="https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-27296" rel="nofollow noreferrer"><code>UserDefinedAggregateFunction</code> performs inefficient serialization/deserialization tasks for each row</a>. Rewriting an <code>UserDefinedAggregateFunction</code> to an <code>Aggregator</code> can improve performance from 25%-30% to 100x, as stated <a href="https://github.com/apache/spark/pull/25024#issue-293548866" rel="nofollow noreferrer">in pull request replacing <code>UserDefinedAggregateFunction</code> with <code>Aggregator</code></a>
Due to those performance issues, <a href="https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK-30423" rel="nofollow noreferrer"><code>UserDefinedAggregateFunction</code> class has been deprecated in Spark 3.0</a>

I am trying to write some performance-mindful code in Spark and wondering whether I should write an <a href="https://spark.apache.org/docs/latest/api/java/org/apache/spark/Aggregator.html" rel="nofollow noreferrer">Aggregator</a> or a <a href="https://spark.apache.org/docs/1.6.1/api/java/org/apache/spark/sql/expressions/UserDefinedAggregateFunction.html" rel="nofollow noreferrer">User-defined Aggregate Function</a> (UDAF) for my rollup operations on a Dataframe. 

I have not been able to find any data anywhere on how fast each of these methods are and which you should be using for spark 2.0+.

Performance of UDAF versus Aggregator in Spark

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我正在尝试用Spark编写一些关注性能的代码，想知道我应该为数据帧上的汇总操作编写还是 (UDAF)。我在任何地方都找不到任何数据，关于这些方法中的每一种有多快，以及你应该将哪些方法用于spark 2.0+。

问Spark中UDAF与聚合器的性能比较
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