UDFRegistration

Wrapper für die registrierung benutzerdefinierter Funktionen. Auf diese Instanz kann zugegriffen werden.spark.udf

Syntax

# Access through SparkSession
spark.udf

Eigenschaften

Eigentum	Beschreibung
logs	Gibt eine UDFLogs-Instanz für die UDF-Protokollierung zurück. Dieses Feature ist experimentell und instabil.

Methodik

Methode	Beschreibung
register(name, f, returnType)	Registriert eine Python-Funktion (einschließlich Lambda-Funktionen) oder eine benutzerdefinierte Funktion als SQL-Funktion. Unterstützt Spark Connect.
registerJavaFunction(name, javaClassName, returnType)	Registriert eine benutzerdefinierte Java-Funktion als SQL-Funktion. Wenn returnType sie nicht angegeben ist, wird sie über Spiegelung abgeleitet. Unterstützt Spark Connect.
registerJavaUDAF(name, javaClassName)	Registriert eine benutzerdefinierte Java-Aggregatfunktion als SQL-Funktion. Unterstützt Spark Connect.

Beispiele

strlen = spark.udf.register("stringLengthString", lambda x: len(x))
spark.sql("SELECT stringLengthString('test')").collect()

[Row(stringLengthString(test)='4')]

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

slen = udf(lambda s: len(s), IntegerType())
_ = spark.udf.register("slen", slen)
spark.sql("SELECT slen('test')").collect()

[Row(slen(test)=4)]

import pandas as pd
from pyspark.sql.functions import pandas_udf

@pandas_udf("integer")
def add_one(s: pd.Series) -> pd.Series:
    return s + 1

_ = spark.udf.register("add_one", add_one)
spark.sql("SELECT add_one(id) FROM range(3)").collect()

[Row(add_one(id)=1), Row(add_one(id)=2), Row(add_one(id)=3)]