pyspark udf 多输入 - Go 编程语言

在使用 PySpark 编写数据处理代码时，我们经常会使用 UDF（User Defined Functions）来扩展 PySpark 的功能。有时候，我们需要将多个输入参数传递给 UDF，那么该如何实现呢？

在 PySpark 中，我们可以使用 pyspark.sql.functions.udf 函数创建 UDF。对于多个输入参数，我们可以将它们打包成一个元组或一个列表，然后在 UDF 中进行解包。以下是一个例子：

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

def my_udf(a, b):
    return a + b

udf_my_udf = udf(lambda a_b: my_udf(*a_b), IntegerType())

df = spark.createDataFrame([(1, 2), (3, 4)], ["a", "b"])
df.select(udf_my_udf(("a", "b")).alias("sum")).show()

在上面的例子中，我们定义了一个 my_udf 函数，该函数有两个输入参数 a 和 b，函数的功能是将它们相加。我们通过 udf 函数创建了一个 UDF udf_my_udf，该 UDF 接受一个元组作为输入参数，并将该元组解包成 my_udf 的两个输入参数，然后调用 my_udf 函数计算结果并返回。

最后，我们通过 select 函数选择 udf_my_udf 的返回结果作为新的一列，并命名为 sum。这样，我们就可以获得每一行中列 a 和列 b 相加的结果了。

需要注意的是，在创建 UDF 时还需要指定返回值类型。在上面的例子中，我们使用了 pyspark.sql.types.IntegerType 指定了返回值类型为整型。如果没有指定返回值类型，PySpark 将无法确定 UDF 的返回值类型，从而可能会导致一些错误。