spark.udf.register
时间: 2023-04-25 22:06:22 浏览: 236
spark.udf.register是Spark SQL中的一个函数,用于将用户定义的函数注册到Spark SQL中,以便在SQL查询中使用。通过该函数,用户可以将自己编写的函数注册到Spark SQL中,以便在SQL查询中使用。这样可以方便地扩展Spark SQL的功能,满足不同的业务需求。
相关问题
已经注册spark.udf.register("hanlp_seg", hanlp_seg _)
如果你已经注册了名为 `hanlp_seg` 的 UDF 函数,那么你可以在 DataFrame 中直接使用它,例如:
```python
from pyspark.sql.functions import udf
from pyspark.sql.types import ArrayType, StringType
from pyhanlp import HanLP
# 假设已经注册了名为 hanlp_seg 的 UDF 函数
# 创建一个 DataFrame 示例
df = spark.createDataFrame([(1, "这是一段中文文本"), (2, "这是另一段中文文本")], ["id", "title"])
# 使用 hanlp_seg 函数添加新列 title_seg
new_df = df.withColumn("title_seg", hanlp_seg("title"))
# 显示结果
new_df.show()
```
在上面的示例代码中,我们假设已经注册了名为 `hanlp_seg` 的 UDF 函数,并且直接在 DataFrame 中使用它添加了一个名为 `title_seg` 的新列,该列包含对 `title` 列进行分词后的结果。
spark = SparkSession.builder.appName("test_udf").enableHiveSupport().getOrCreate() sc = spark.sparkContext sc.setLogLevel("WARN") log4jLogger = sc._jvm.org.apache.log4j LOGGER = log4jLogger.LogManager.getLogger(__name__) LOGGER.warn("logger before run...") # register udf spark.udf.register("test_udf", nested_f, 'int') # use udf in sql spark.sql("select test_udf(10)").show() LOGGER.warn("logger after run...") spark.stop()这段代码什么意思
这段代码是使用 PySpark 中的 SparkSession 创建一个名为 "test_udf" 的应用程序,启用对 Hive 的支持,然后设置日志级别为 WARN。接下来,使用 PySpark 中的 udf 函数注册一个名为 "test_udf" 的 UDF(用户自定义函数),该函数接受一个名为 nested_f 的函数作为参数,并将其返回类型定义为整数。然后在 SQL 中使用注册的 UDF(test_udf)来调用 nested_f 函数,并将参数设置为 10。最后,输出 "logger after run..." 日志信息并停止 SparkSession。