spark udtf函数

Spark的UDTF函数用于处理一行输入并产生多行输出。UDTF代表用户定义的表达式函数（User-Defined Tabular Function）。UDTF函数在Spark中的使用方式类似于普通的SQL表达式函数，但可以产生多个输出行。

在Spark中，可以使用`explode()`函数来执行UDTF操作。`explode()`函数接受一个数组类型的列作为输入，并将其展开为多行。

以下是一个使用UDTF函数的示例：

import org.apache.spark.sql.functions._

// 创建一个示例数据集
val df = Seq((1, Array(1, 2, 3)), (2, Array(4, 5))).toDF("id", "nums")

// 使用explode()函数展开数组列
val explodedDF = df.select($"id", explode($"nums").as("num"))

explodedDF.show()

输出结果为：

+---+---+
| id|num|
+---+---+
|  1|  1|
|  1|  2|
|  1|  3|
|  2|  4|
|  2|  5|
+---+---+

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含`id`和`nums`两列的数据集。然后，使用`explode()`函数将数组列`nums`展开为多行，并将结果存储在新的DataFrame `explodedDF`中。最后，我们打印出`explodedDF`的内容，展示了展开后的结果。

这就是使用Spark的UDTF函数（例如`explode()`）来处理数据的基本示例。请记住，UDTF函数可以用于处理更复杂的情况，其中输入可以是多个列，而输出可以是多个字段。