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如何将带有dataType Seq[row] => Seq[row]的函数添加到dataFrame

在Spark中，要将带有dataType Seq[row] => Seq[row]的函数添加到DataFrame，可以通过自定义UDF（用户自定义函数）来实现。

首先，我们需要导入必要的库和类：

import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
import org.apache.spark.sql.expressions.UserDefinedFunction
import org.apache.spark.sql.functions.udf

然后，我们可以使用SparkSession创建一个DataFrame，并注册为临时视图：

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Example")
  .master("local")
  .getOrCreate()

val df = spark.createDataFrame(Seq((1, "John"), (2, "Mike"), (3, "Lisa")))
  .toDF("id", "name")

df.createOrReplaceTempView("myTable")

接下来，我们可以定义一个函数，将输入的Seq[row]数据类型转换为Seq[row]的输出数据类型。假设我们的函数是将name字段中的字母全部转换为大写：

def uppercaseNames(names: Seq[String]): Seq[String] = {
  names.map(_.toUpperCase)
}

然后，我们将该函数转换为一个UDF：

val uppercaseNamesUDF: UserDefinedFunction = udf(uppercaseNames _)

现在，我们可以使用该UDF将函数应用于DataFrame的某一列，并将结果保存到新的列中：

val resultDF: DataFrame = df.withColumn("uppercaseNames", uppercaseNamesUDF(df("name")))
resultDF.show()

输出结果将会是：

+---+----+----------------+
|id |name|uppercaseNames  |
+---+----+----------------+
|1  |John|JOHN            |
|2  |Mike|MIKE            |
|3  |Lisa|LISA            |
+---+----+----------------+

至此，我们成功地将带有dataType Seq[row] => Seq[row]的函数添加到DataFrame，并得到了预期的结果。

注意：以上示例是使用Scala语言编写的，如果使用其他编程语言，语法和实现方式可能会有所不同。

相关搜索:如何将seq()函数扩展为list或dataframe？当编码时Row模式未知时，如何将string与Row合并以创建新的spark dataframe？如何将默认的SEQ.nextval()添加到SQL数据建模器的PK-Column中如何将带有股票代码的列添加到DataFrame 如何将孩子添加到堆叠面板中，并在堆叠面板中滚动时保持堆叠面板下的grid.row可见？js 验证类型 js 惯性滚动 js中init js 元素大小 js写图片轮播

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