spark sql 自定义函数

Spark SQL 提供了一种灵活的方式来创建和使用自定义函数（UDF，User-Defined Functions），这些函数可以扩展 Spark 的内置数据处理能力。自定义函数可以是 Scala、Python 或 Java 实现的，用于执行特定的计算任务，如数据转换、聚合或复杂的业务逻辑。

以下是Spark SQL自定义函数的一些关键点：

1. **函数类型**：
- **Scala UDF**：使用 `scala.math` 或者 `User Defined` 类型定义函数。
- **Java UDF**：使用 `JavaPairFunction`, `JavaFunction` 或 `JavaMapFunction` 创建。
- **Python UDF**：利用PySpark API编写Python脚本，然后用`udf`装饰器包装。

2. **注册和使用**：
- `registerFunction` 或 `registerUdf` 函数来注册UDF，指定名称和输入/输出类型。
- 在SQL查询中使用`AS`关键字来引用注册的函数。

3. **参数和返回值**：
- 参数可以是单个值或数组，返回类型可以是基本类型、复杂类型（如数组、结构）或`null`。
- 函数可以是单行返回（类似于SQL中的`SELECT`）或多行返回（类似于`GROUP BY`后的聚合）。

4. **优化**：
- Spark会自动将UDF编译为高效的形式，但可能需要显式设置`spark.sql.crossJoin.enabled`来启用某些优化。
- 为了性能，应尽量避免在UDF中执行网络I/O或磁盘操作。