sparksql只能创建UDF，使用 SparkSession.udf.register()

def num_count(num):
    return num*10


#自定义方法名，调用的函数(包含逻辑)，返回值
udf2 = spark.udf.register("udf1",num_count,IntegerType())

#第二个参数是udf的处理逻辑，是一个独立的方法
#sql风格使用UDF
df.selectExpr("udf1(num)").show()

 

 注册一个返回值是数组的UDF：

udf2= spark.udf.register("udf1",user_count,ArrayType(StringType()))

spark.sql("select udf1(name) from t").show()

注册一个返回值为字典的UDF：

udf3 = spark.udf.register("udf1",user_count,StructType().add("num",IntegerType(),nullable=True).\

                                                                              add("letters",StringType(),nullable=True))

df.selectExpr("udf1(name)").show()

使用 repartition（1）和mapPartitions()实现UDAF：

rdd = sc.parallelize([1,2,3,4,5]).repartition(1)

df = rdd.toDF(["NUM"])

指定一个schema，df说白了是一个二维数组