如何在Spark中管理并使用用户自定义函数UDF_云原生数据湖分析（文档停止维护）-阿里云帮助中心

本文档主要介绍了如何在Spark中管理并使用用户自定义函数UDF（User Define Function）。

重要

云原生数据湖分析（DLA）产品已退市，云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版湖仓版支持DLA已有功能，并提供更多的功能和更好的性能。AnalyticDB for MySQL相关使用文档，请参见Spark SQL开发介绍。

使用元数据服务管理用户自定义函数UDF

注册UDF

Spark元数据支持UDF使用Hive 1.2.1标准来进行开发，注册UDF的示例如下：

CREATE FUNCTION function_name AS class_name USING resource_location_list;

参数名称	参数说明
function_name	注册方法名，在注册前需要通过`USE DatabaseName`来指定此UDF的作用范围，或者以显式方式指定它的应用范围。
class_name	完整的class_name需要携带package信息，它的开发规范可以参考Spark和Hive的`FUNCTION`开发规范。
resource_location_list	这个方法使用到的JAR包或者文件放置的位置, 需要显式指定依赖的是JAR还是FILE： `USING JAR 'oss://test/function.jar',FILE 'oss://test/model.csv'。`

查询当前数据库的所有UDF
```
USE databasename;
SHOW USER FUNCTIONS;
```
说明
如果不加USER关键词，查询到的是Spark默认的Function，默认Function不允许被删除。
删除UDF
```
USE databasename;
DROP FUNCTION functionname;
```
说明
数据湖元数据管理不支持针对UDF的Alter语法，如果需要修改元数据的一些配置，请DROP对应的UDF后重新创建。

使用UDF

实现UDF。

初始化一个Maven管理工程，并在依赖中加入如下代码：

<dependency>
  <groupId>org.apache.hive</groupId>
  <artifactId>hive-exec</artifactId>
  <version>1.2.1</version>
</dependency>

在Package的org.test.udf中实现一个Ten.java ，它会为数据加10然后进行返回。

package org.test.udf;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;
public class Ten extends UDF {
  public long evaluate(long value) {
    return value + 10;
  }
}

注册UDF到Spark并使用。

编译Maven工程为udf.jar并上传到OSS中，之后您可以注册这个方法并通过Serverless Spark来执行SQL访问它。

-- here is the spark conf
set spark.driver.resourceSpec=medium;
set spark.executor.instances=5;
set spark.executor.resourceSpec=medium;
set spark.app.name=sparksqltest;
set spark.sql.hive.metastore.version=dla;
set spark.dla.connectors=oss;
-- here is your sql statement
use db;
CREATE FUNCTION addten as 'com.aliyun.dla.udf.Ten' USING JAR 'oss://path/to/your/udf.jar';
select addten(7);

检查结果
在注册UDF后，您无需反复进行注册，可以直接调用这个方法。
由于addten这个UDF已经被注册到了数据库db中，执行完上述的Spark作业后，可以在日志中看到输出17。