Scala广播+ UDF

以下是一个Scala广播+ UDF的示例解决方案：

首先，我们需要创建一个SparkSession对象：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Scala Broadcast + UDF")
  .master("local")
  .getOrCreate()

接下来，我们创建一个示例数据集，并将其注册为一个临时表：

import org.apache.spark.sql.functions._

val data = Seq(
  ("Alice", 25),
  ("Bob", 30),
  ("Charlie", 35)
)

val df = spark.createDataFrame(data).toDF("name", "age")
df.createOrReplaceTempView("people")

然后，我们创建一个广播变量，用于在UDF中使用：

val broadcastVar = spark.sparkContext.broadcast(Map("Alice" -> "Engineer", "Bob" -> "Manager"))

接下来，我们定义一个UDF，它将根据广播变量的值返回相应的职位：

val getPosition = udf((name: String) => broadcastVar.value.getOrElse(name, "Unknown"))

最后，我们可以使用UDF将职位应用于数据集：

val result = df.withColumn("position", getPosition(col("name")))
result.show()

此代码将根据广播变量中的映射将职位应用于数据集，并将结果显示在控制台上。输出结果如下：

+-------+---+---------+
|   name|age| position|
+-------+---+---------+
|  Alice| 25| Engineer|
|    Bob| 30|  Manager|
|Charlie| 35|  Unknown|
+-------+---+---------+

这是一个基本示例，演示了如何在Scala中使用广播和UDF。您可以根据自己的需求进行修改和扩展。