spark的udf写法

在Spark中，可以使用以下两种方式来定义和注册UDF：

1. 使用匿名函数：

val myUDF: UserDefinedFunction = udf((arg1: Type1, arg2: Type2, ...) => {
  // UDF逻辑处理
  // 返回值
})

其中，`arg1`、`arg2`等是UDF的输入参数，`Type1`、`Type2`等是参数的数据类型。在匿名函数中编写UDF的逻辑处理，并返回结果。

2. 使用具名函数：

def myUDF(arg1: Type1, arg2: Type2, ...): ReturnType = {
  // UDF逻辑处理
  // 返回值
}

val myUDFRegistered: UserDefinedFunction = udf(myUDF _)

这种方式定义了一个具名函数 `myUDF`，其中`arg1`、`arg2`等是UDF的输入参数，`Type1`、`Type2`等是参数的数据类型，`ReturnType`是返回值的数据类型。然后通过将具名函数传递给 `udf()` 函数来创建注册的UDF。

无论是匿名函数还是具名函数，都需要通过 `udf()` 函数将其转化为 `UserDefinedFunction` 类型的对象，以便进行注册和在Spark SQL中使用。

在注册UDF时，可以使用 `sparkSession.udf.register()` 方法将其注册到当前的SparkSession中：

sparkSession.udf.register("my_udf_name", myUDF)

这样就可以在SQL查询中使用已注册的UDF了。

需要注意的是，根据具体情况，需要根据输入参数和返回值的数据类型来选择合适的Spark SQL数据类型和Scala数据类型。