hive udf 转spark udf

将 Hive UDF 转换为 Spark UDF 的步骤如下：

1. 导入 Spark SQL 函数库

from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import StringType, IntegerType

2. 定义 Spark UDF

例如，如果要将 Hive UDF `my_func` 转换为 Spark UDF，可以按照以下方式定义：

def my_func(param1, param2):
    # Hive UDF 逻辑
    return result

spark_my_func = udf(my_func, StringType()) # 定义 Spark UDF

其中，`my_func` 是 Hive UDF 的函数名，`param1` 和 `param2` 是输入参数，`result` 是返回值。

3. 注册 Spark UDF

spark.udf.register("spark_my_func", spark_my_func)

其中，`spark_my_func` 是注册的 Spark UDF 的名称，`spark` 是 SparkSession 对象。

4. 使用 Spark UDF

可以通过 Spark SQL 或 DataFrame API 来使用注册的 Spark UDF。例如，使用 DataFrame API：

from pyspark.sql.functions import col

df = spark.read.table("my_table")
df = df.withColumn("new_col", spark_my_func(col("col1"), col("col2")))

其中，`my_table` 是 Hive 表的名称，`col1` 和 `col2` 是表中的列名，`new_col` 是新生成的列名。

注意，Spark UDF 的输入和输出类型需要与 Hive UDF 的类型对应。在上面的示例中，假设 Hive UDF 的返回类型是字符串类型，因此 Spark UDF 的返回类型也是 `StringType()`。如果 Hive UDF 的返回类型是整数类型，Spark UDF 的返回类型应该是 `IntegerType()`。