你会编写fluent 的udf代码么

当然，我可以帮助你理解如何编写Fluent UDF（用户定义函数）代码。在Apache Spark中，Fluent API是Spark SQL提供的一种简洁的方式来编写DataFrame操作的函数，它的核心思想是链式调用，让你的代码看起来像SQL查询一样自然。

举个例子，假设我们要创建一个计算两个列元素之和的新列，我们可以这样做：

import org.apache.spark.sql.functions._

val df = Seq((1, 2), (3, 4), (5, 6)).toDF("a", "b")

// 使用Fluent API编写UDF
val sumCol = df.withColumn("sum", col("a") + col("b"))

// 输出结果
sumCol.show()

在这个例子中，`col`是一个返回Column对象的函数，我们可以通过链式调用`withColumn`来添加新的列。`sumCol`现在就是包含新列的DataFrame。

如果你想编写自定义的UDF，可以使用`udf`函数，传入一个Scala函数和一个数据类型，比如：

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

def customSum(a: Int, b: Int): Double = a.toDouble + b.toDouble

val customSumUDF = udf(customSum(_:Int, _:Int))

val result = df.withColumn("custom_sum", customSumUDF($"a", $"b"))
result.show()