sparkudf函数

Spark中的UDF (User Defined Function) 是一种自定义函数的方式，可以用于对数据进行特定的处理。 在Spark中，有两种常见的使用UDF的方式，一种是在SparkSQL中使用UDF，另一种是在DataFrame中使用UDF。

在SparkSQL中使用UDF，可以通过Spark的`udf.register()`方法注册UDF，并在SQL语句中调用。比如，可以使用`spark.udf.register("markToId", lambda x: int(x, 16), IntegerType())`将一个名为`markToId`的UDF注册为将字符串转换为十进制整数的函数。然后可以通过SparkSQL的`select`语句中调用该UDF，例如`select markToId(mark_id) as mark_id, count(log_id) as pv, count(DISTINCT browser_id) as uv from mark_table`。

在DataFrame中使用UDF，可以通过定义一个Python函数，并使用`udf`函数将其转换为Spark的UDF。例如，可以声明一个名为`json_decode`的自定义方法来解析JSON字符串，并使用`udf(lambda z: json_decode(z))`将其注册为UDF。然后可以使用`withColumn`方法将UDF应用于DataFrame的某一列，例如`df = df.withColumn('channel_v2', convertUDF(col('ext')))`。

总结起来，Spark的UDF函数可以用于对数据进行自定义处理，在SparkSQL中使用`udf.register()`方法注册UDF并在SQL语句中调用，在DataFrame中使用`udf`函数将Python函数转换为UDF并应用于DataFrame的某一列。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [大数据之spark udf函数使用详解](https://blog.csdn.net/weixin_42396197/article/details/122813012)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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