Spark 自定义UDF函数

当Spark内置的UDF不满足业务需求时,可以通过自定义UDF来实现个性化操作。本文介绍了三种自定义UDF的方式:通过RDD,累加器和UDAF弱类型,并详细阐述了每种方式的实现过程。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

前言

用户可以通过 spark.udf 功能添加自定义函数,实现自定义功能

案例需求

我们期望在查询的语句里面,对某些字段的结果拼接特定的前缀
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession}

object SparkSQL_UDF1 {


  def main(args: Array[String]): Unit = {

    // TODO 创建SparkSQL的运行环境
    val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("sparkSQL")
    val spark = SparkSession.builder().config(sparkConf).getOrCreate()
    import spark.implicits._

    val df = spark.read.json("E:\\code-self\\spi\\datas\\use
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