使用Map作为输入的Spark UDF

import org.apache.spark.sql.functions.udf

// 定义一个Spark UDF，接受一个Map[String, String]作为输入参数
val processMapUDF = udf((inputMap: Map[String, String]) => {
  // 对输入的Map进行处理
  // TODO: 在这里添加你的处理逻辑
  // 返回处理后的结果
})

// 使用Spark UDF对DataFrame中的列进行转换
val processedData = inputData.withColumn("processedColumn", processMapUDF($"mapColumn"))

from pyspark.sql.functions import udf

# 定义一个Spark UDF，接受一个dict作为输入参数
def process_map(input_map):
    # 对输入的dict进行处理
    # TODO: 在这里添加你的处理逻辑
    # 返回处理后的结果

# 注册Spark UDF
process_map_udf = udf(process_map)

# 使用Spark UDF对DataFrame中的列进行转换
processed_data = input_data.withColumn("processedColumn", process_map_udf("mapColumn"))