作为spark程序员，使用python实现以下逻辑：有一个employee表，包含id，name字段，想通过http api输入id，获取address，此api的每次调用只接收10个id批量调用。

您可以使用Python编写一个Spark程序来实现这个逻辑。下面是一个简单的示例代码：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col
import requests

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("EmployeeAPI").getOrCreate()

# 读取employee表数据
employee_df = spark.read.format("jdbc").options(
    url="jdbc:mysql://localhost:3306/database_name",
    driver="com.mysql.jdbc.Driver",
    dbtable="employee",
    user="your_username",
    password="your_password"
).load()

# 定义API请求函数
def get_address(ids):
    url = "http://api.example.com/get_address"
    params = {"ids": ",".join(ids)}
    response = requests.get(url, params=params)
    data = response.json()
    return data

# 定义UDF函数
get_address_udf = udf(get_address)

# 注册UDF函数
spark.udf.register("get_address", get_address_udf)

# 定义批量调用函数
def batch_get_address(ids):
    return spark.sql(f"SELECT id, name, get_address(id) AS address FROM employee WHERE id IN ({','.join(ids)})")

# 注册批量调用函数
spark.udf.register("batch_get_address", batch_get_address)

# 执行批量调用
batch_result = spark.sql("SELECT batch_get_address(id) AS result FROM employee").collect()

# 处理结果
for row in batch_result:
    for result in row.result:
        print(f"ID: {result.id}, Name: {result.name}, Address: {result.address}")

# 停止SparkSession
spark.stop()

请注意，这只是一个简单的示例，您可能需要根据实际情况进行适当的修改和调整。另外，您还需要根据您的数据库和API的实际情况进行相应的配置和调整。