fluent udf

UDF（用户定义函数）是一种在Spark SQL中自定义函数的方式。Fluent UDF是一种使用Fluent API编写的UDF，它提供了更加简洁、易读的代码风格，可以让开发者更加方便地编写和维护UDF。

Fluent UDF的编写方式如下：

import org.apache.spark.sql.functions._
import org.apache.spark.sql.{Column, DataFrame}

object MyUDF {
  def myUdf(arg1: String, arg2: Int): Column = {
    udf((str: String) => {
      // UDF的具体实现逻辑
    }).apply(col(arg1), lit(arg2))
  }
}

// 使用UDF
val df: DataFrame = ...
df.select(MyUDF.myUdf("col1", 10))

在上面的示例中，我们首先定义了一个名为`myUdf`的UDF，这个UDF接受两个参数`arg1`和`arg2`，返回一个Column类型的对象。在UDF的具体实现中，我们使用了Spark SQL中的`udf`函数，将一个Lambda表达式转换为一个UDF，并使用`apply`方法将UDF应用到具体的列上。

最后，我们可以在Spark SQL中使用这个UDF，例如在`select`操作中调用`MyUDF.myUdf("col1", 10)`来对`col1`列进行处理。