Spark中怎么自定义函数

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UDF函数

def myUdf(id: Int) = s"tag$id"
sqlContext.udf.register("myUdf", myUdf(_:Int))


df.registerTempTable("tb1")
sqlContext.sql（"select myUdf（col1） from tb1 "）

val myUdf = udf((vec: Int) => s"tag$vec")
df.withColumn("newId",myUdf($"item")).show()

spark.udf.register("myfunction", (str: String) => {
...
})

SparkSessionUDF

val spark: SparkSession = SparkSession.builder().master("local")
  .appName(getClass.getSimpleName)
  .enableHiveSupport()
  .getOrCreate()
import org.apache.spark.sql.functions._
val userData = Array(("A", 16), ("B", 21), ("C", 14), ("D", 18))
val userDF = spark.createDataFrame(userData).toDF("name", "age")
val strLen = udf((str: String) => str.length())

userDF.withColumn("name_len", strLen(col("name")))
userDF.show(false)

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