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udf使用


import org.apache.spark.sql.functions.udf


udf接收一个函数（func）作为参数，返回一个UserDefinedFunction。

UserDefinedFunction接收列（Column）作为参数，并返回Column.

func可以接收普通类型参数，并返回普通类型结果。

udf会自动把Column入参转化成对应func的入参，并将func返回的结果转化成Column类型。、

注意由于udf限制。func最多接收10个参数

import org.apache.spark.sql.functions._
//一个或多个参数
val UDF0= udf{
	(c1:String,c2:Int,...,)=> 函数体
}

df.withColumn("new",UDF0(col("old1"),col("old2")...))

//整行输入
val UDF1= udf{
	(row: Row) => 处理Row类型的函数体，最好返回常规类型
}

val columns = df.columns

df.withColumn("new",UDF1(struct(columns.map(x=>col(x)): _*))

// 注册到sql中使用
 df.createOrReplaceTempView("tempview")
 spark.udf.register("UDF0", UDF0)
 spark.sql("select *, UDF0(struct(`old1`, `old2`, `...`)) as new from tempview").show(100)

struct函数说明：

def struct(colName: String, colNames: String*): Column
// Creates a new struct column that composes multiple input columns.
def struct(cols: Column*): Column
// Creates a new struct column. If the input column is a column in a DataFrame, or a derived column expression that is named (i.e. aliased), its name would be retained as the StructField's name, otherwise, the newly generated StructField's name would be auto generated as col with a suffix index + 1, i.e. col1, col2, col3, ...

参考

create-new-column-with-function-in-spark-dataframe

【官方】udf使用



【官方】udf接口



Spark SQL UDF (User Defined Functions)