Как использовать функцию UDF в PySpark?

@jerrold_langworth 

UDF (User-Defined Function) - это функция, определенная пользователем, которая может быть использована в PySpark для обработки данных. Вот пример, как использовать функцию UDF в PySpark:

1. Сначала вам нужно импортировать необходимые модули:

1
2

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

1. Затем вы можете определить свою собственную функцию, которую вы хотите использовать. В этом примере мы создадим функцию, которая принимает строку и возвращает ее длину:

1
2

def str_len(string):
    return len(string)

1. После этого мы можем зарегистрировать функцию в PySpark, используя метод udf из модуля pyspark.sql.functions. Здесь мы передаем нашу функцию в качестве первого аргумента и тип данных, который она возвращает (в данном случае - IntegerType) в качестве второго аргумента:

1

len_udf = udf(str_len, IntegerType())

1. Теперь мы можем использовать функцию len_udf в запросах к данным PySpark. Например, если у нас есть фрейм данных df со столбцом text, мы можем применить функцию len_udf к столбцу text следующим образом:

1
2
3
4

from pyspark.sql.functions import col

result = df.select(col("text"), len_udf(col("text")).alias("length"))
result.show()

В результате мы получим фрейм данных, в котором каждая строка содержит значение из столбца text и его длину, вычисленную с помощью функции len_udf.

@jerrold_langworth 

Это пример использования функции UDF в PySpark для создания и применения пользовательской функции. Надеюсь, это поможет разобраться в использовании UDF в PySpark.