spark sql CONCAT_WS

在Apache Spark SQL中，并没有直接提供名为 `CONCAT_WS` 的函数，类似于 MySQL 中的 `CONCAT_WS` 来合并字符串并指定分隔符。然而，你可以通过构建用户定义的函数 (User Defined Function, UDF) 或者使用内置的 `concat` 函数配合其他 SQL 函数来达到类似的效果。

如果你想按照 MySQL 的 `CONCAT_WS` 模式工作，可以创建一个 UDF，例如使用 Scala 或 Python 编写。这里是一个简单的例子，假设我们使用 Scala:

import org.apache.spark.sql.functions.udf
import scala.collection.JavaConverters._

def concatWithSeparator(separator: String): UserDefinedFunction = {
  udf((array: Seq[String]) => array.mkString(separator))
}

// 使用
val df = spark.createDataFrame(Seq(("a", "b", "c"), ("d", "e", "f")), Array("col1", "col2"))
val result = df.select(concatWithSeparator lit("_").as("concat_result"))
result.show()

在这个例子中，`lit("_")` 创建了一个空格的常量，`udf` 将序列转换为字符串连接起来。

如果你想在查询中动态指定分隔符，你需要将分隔符作为参数传递给 UDF，这样在运行时才能确定分隔符。

注意，如果你正在使用的是 SQL API 而不是 DataFrame API，可能会有更复杂的解决方案，因为 SQL API 的 UDF 接口稍有不同的签名。