Spark中怎么自定义函数
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UDF函数
def myUdf(id: Int) = s"tag$id" sqlContext.udf.register("myUdf", myUdf(_:Int)) df.registerTempTable("tb1") sqlContext.sql("select myUdf(col1) from tb1 ") val myUdf = udf((vec: Int) => s"tag$vec") df.withColumn("newId",myUdf($"item")).show() spark.udf.register("myfunction", (str: String) => { ... })
SparkSessionUDF
val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local") .appName(getClass.getSimpleName) .enableHiveSupport() .getOrCreate() import org.apache.spark.sql.functions._ val userData = Array(("A", 16), ("B", 21), ("C", 14), ("D", 18)) val userDF = spark.createDataFrame(userData).toDF("name", "age") val strLen = udf((str: String) => str.length()) userDF.withColumn("name_len", strLen(col("name"))) userDF.show(false)
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