udf函数中执行curl命令

在Apache Spark的DataFrame API中，你可以使用`udf`（User Defined Function）创建自定义函数，其中包括执行外部命令，如`curl`。不过，需要注意的是，Spark本身并不直接支持shell命令，特别是像`curl`这样的网络请求。通常的做法是在UDF中编写Python或Java代码，利用`subprocess`库或者`os`模块来运行系统命令。

例如，在Python UDF中：

from pyspark.sql.functions import udf
import subprocess

def execute_curl(url):
    response = subprocess.check_output(['curl', url])
    return response.decode('utf-8')

execute_curl_udf = udf(execute_curl, StringType())

然后可以在DataFrame的操作中使用这个UDF：

df_with_result = df.withColumn("response", execute_curl_udf(col("url_column")))

在Java中，可以使用`ProcessBuilder`：

import org.apache.spark.sql.functions.udf;
import java.util.Arrays;

public static String executeCurl(String url) {
    try {
        ProcessBuilder pb = new ProcessBuilder(Arrays.asList("curl", url));
        Process p = pb.start();
        BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(p.getInputStream()));
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        String line;
        while ((line = br.readLine()) != null) {
            sb.append(line);
        }
        return sb.toString();
    } catch (Exception e) {
        throw new RuntimeException(e);
    }
}

String executeCurlUDF = udf(executeCurl, DataTypes.StringType());