fluent界面蒸发udf

Fluent Interface是一种设计模式，它通过连续调用一系列简单的方法来构建复杂的行为，使得API看起来流畅而易于理解。而在大数据处理中，UDF（User-Defined Function，用户自定义函数）是Spark等数据处理框架提供的一种机制，允许用户编写自己的函数来扩展系统的功能。

"Evaporation of UDFs"并不是一个标准术语，可能是对将Fluent Interface的概念应用于减少UDF的编写和管理的一个说法。设想一下，如果在一个系统中，能够像链式调用那样定义复杂的计算逻辑，比如：

DataFrame data = spark.read().format("csv")
   .option("header", "true")
   .load("data.csv");

// 使用Fluent Interface风格
DataFrame transformedData = data
   .transform(f -> f
       .selectExpr("column1", "myCustomFunction(column2)")
       .filter(f -> f.col("column3").gt(10))
   );

在这个例子中，`myCustomFunction`是一个用户定义的函数，但在Fluent Interface的设计下，它的使用变得更加直观和简洁。通过这种方式，原本需要单独创建和注册UDF的过程（如`registerFunction`）可能会变得不再突出，因为它们已经融入了更自然的操作序列中。