scala 自定义函数udf 所有数-平均值的平方
时间: 2024-01-11 15:04:26 浏览: 27
好的,可以使用 Scala 自定义函数 UDF 实现这一操作。以下是示例代码:
```scala
import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction
import org.apache.spark.sql.types.{DoubleType, ArrayType}
// 定义 UDF 函数
val udfFunction: UserDefinedFunction = udf(
(nums: Seq[Double]) => {
val mean: Double = nums.sum / nums.length
val squaredDeviations: Seq[Double] = nums.map(num => math.pow(num - mean, 2))
squaredDeviations.sum
}: Double,
DoubleType
)
// 使用 UDF 函数
val df = Seq(
(Seq(1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0)),
(Seq(2.0, 4.0, 6.0, 8.0, 10.0))
).toDF("nums")
df.select(udfFunction(col("nums")).as("squared_deviations"))
```
这段代码中,首先定义了一个 UDF 函数 `udfFunction`,该函数接收一个 `Seq[Double]` 类型的参数 `nums`,计算所有数值与平均值的差的平方和,并返回一个 `Double` 类型的值。
然后,在使用该函数时,我们需要将数据集中的列表列 `nums` 作为参数传递给该函数,并将结果列命名为 `squared_deviations`。
注意,该函数的返回类型应该为 `DoubleType`,而不是 `ArrayType(DoubleType)`,因为我们最终只需要一个值,而不是一个数组。