Spark如何引用和加载jar包中的自定义函数？

Spark为了使用jar包中的自定义函数，通常需要通过Scala或Python的`PySpark`环境来加载这些函数。以下是基本步骤：

1. **构建jar包**：首先，你需要将自定义的函数打包成一个JAR文件，这通常包含一个或多個含有Scala、Python或者Java源文件的目录。

2. **在Spark配置中指定路径**：在运行Spark应用程序之前，设置`spark.jars`属性来指定包含自定义函数的JAR包。例如，在Scala或Spark Shell中：

   sparkConf.set("spark.jars", "path/to/your/custom.jar")

3. **使用`udf`或`sqlContext.udf`**：
- 对于Scala，你可以创建一个`UserDefinedFunction` (UDF) 并注册它：

     import org.apache.spark.sql.functions.udf
     val customFunc = udf { (input: String) => ... } // 自定义函数实现
     spark.udf.register("customFunc", customFunc)

- 对于Python的PySpark，可以使用`pyspark.sql.functions.udf`类似的方式，或者直接在Pandas DataFrame上调用函数：

from pyspark.sql.functions import udf
def custom_func(input):
    # 函数实现
    pass

custom_udf = udf(custom_func)
df = df.withColumn('new_column', custom_udf(df['input_column']))

4. **在SQL查询中调用**：现在，你可以在DataFrame API的SQL查询中像内置函数一样使用自定义函数了。

记得替换上述示例中的`path/to/your/custom.jar` 和 `customFunc` 为实际的路径和函数名。